基于小波神经网络的液压泵故障类型识别

• 作者: 汪宝生 董秋武
• 来源期刊: 机床与液压
• 学科: 工学
• 关键词: 液压泵 BP神经网络 小波包 特征值
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 故障诊断与可靠性
• 页码范围: 177-180
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2958字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2014.11.049

摘要

根据液压泵发生故障所表现出来的特征，采用小波包能量值提取的办法作为故障类型识别的特征量，采用BP神经网络对输入的特征量进行识别。实验结果表明：采用小波神经网络对液压泵故障类型的识别可以取得满意的效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪宝生		4	5	2.0	2.0
2	董秋武		2	3	1.0	1.0