基于小波包-人工神经网络在矿井通风机故障诊断中的应用

• 作者: 于金苓 苗君明
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 矿井通风机 小波包 L-M算法 故障诊断
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 故障·诊断
• 页码范围: 292-294
• 页数: 3页
• 分类号: TD441
• 字数: 2317字
• 语种: 中文

摘要

通过对已采集的矿井通风机振动信号的处理,提出应用小波包一人工神经网络对其进行故障诊断与监测.以G4-73-11N025D离心式通风机为研究对象,利用小波包提取振动信号的能量特征作为特征向量,并利用L-M算法对BP网络进行改进,建立了神经网络模型.经实际验证,该方法能够准确、快速地对通风机的故障进行诊断和监测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苗君明		23	47	4.0	5.0
2	于金苓		5	10	2.0	2.0