基于小波包—灰色神经网络的机电作动系统故障预测

• 作者: 张东升 李曙伟 阳杰 雷晓犇
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 机电作动系统 故障预测 神经网络 灰色系统
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 1704-1707
• 页数: 4页
• 分类号: TH165.3
• 语种: 中文

摘要

针对健康状态难以预测的机电作动系统,提出一种基于小波包—灰色神经网络的机电作动系统故障预测方法;该方法利用小波包分解对机电作动系统的故障特征进行提取,利用灰色GM(1,1)模型对提取出的12种不同故障模式下的频带值进行预测,并作为神经网络的输入,采用BP三层结构,通过验证取隐含层数为10进行训练,预测结果相对误差只有-0.014 6,取得了较好的预测效果;仿真结果表明:小波包—灰色神经网络方法在机电作动系统故障预测中具有一定的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷晓犇	空军工程大学航空航天工程学院	21	60	4.0	6.0
2	阳杰	空军工程大学航空航天工程学院	4	19	3.0	4.0
3	李曙伟	空军工程大学航空航天工程学院	3	11	2.0	3.0
4	张东升	空军工程大学航空航天工程学院	5	17	2.0	4.0