煤矿风机小波神经网络故障诊断系统研究

• 作者: 张应红 胡志鹏 蒋占四 韩晋栋 高兵兵
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包 BP神经网络 LabVIEW 故障诊断
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 故障·诊断
• 页码范围: 227-229
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 字数: 1960字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13436/j.mkjx.201403102

摘要

针对煤矿风机振动信号非线性、非平稳特性,结合小波分析和神经网络技术,研究煤矿风机故障诊断方法.该方法运用小波包分解技术,提取风机信号各个频带的能量特征,构造特征向量作为BP神经网络的输入,并借助于LabVIEW平台实现风机故障诊断.通过对实验数据的分析表明,小波分析和神经网络相结合可以有效地识别风机故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张应红	桂林电子科技大学机电工程学院	35	132	7.0	10.0
2	蒋占四	桂林电子科技大学机电工程学院	38	103	6.0	9.0
3	韩晋栋	桂林电子科技大学机电工程学院	4	9	2.0	3.0
4	胡志鹏	桂林电子科技大学机电工程学院	5	36	3.0	5.0
5	高兵兵	桂林电子科技大学机电工程学院	3	9	2.0	3.0