基于小波包和BP神经网络的风机齿轮箱故障诊断

• 作者: 周峰 王皓
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 风机齿轮箱 小波包变换 BP神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 154-159
• 页数: 6页
• 分类号: TP277
• 字数: 3952字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1335.2015.02.035

摘要

为了对风力发电机组中最容易发生故障的核心部件齿轮箱进行故障诊断，提出基于小波包变换和BP （Back Propagation）神经网络的齿轮箱故障诊断方法。首先，根据齿轮箱工作时的振动信号特性，通过小波包变换方法对振动信号进行去噪、分解与重构，有效提取不同故障下各频段能量的故障特征；其次，将提取的能量故障特征输入至BP神经网络诊断系统中进行识别，实现故障的智能诊断。通过试验证明了该方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王皓	燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室	1	24	1.0	1.0
2	周峰	燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室	1	24	1.0	1.0