基于紧致型小波神经网络的往复泵故障诊断

• 作者: 吴力 殷海双 赵志华
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 小波神经网络 往复泵 故障诊断 小波包
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 150-154
• 页数: 5页
• 分类号: TP306
• 字数: 2692字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1335.2013.05.032

摘要

为了对往复泵的故障进行正确诊断，提出基于紧致型小波神经网络的往复泵故障诊断方法。以往复泵单个泵缸内的压力信号作为系统特征信号通过小波包分解来提取故障特征向量，同时将此特征向量作为小波神经网络的输入，利用小波神经网络对故障做进一步的精确实时诊断。通过对往复泵液力端多故障诊断实例的检验表明，该系统故障诊断正确率达到94%以上。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	殷海双	东北石油大学电气信息工程学院	11	34	4.0	5.0
2	赵志华	东北石油大学电气信息工程学院	9	39	4.0	5.0
3	吴力	大庆油田天然气分公司培训中心	5	30	3.0	5.0