基于小波神经网络的带式输送机托辊故障检测研究

• 作者: 刘龙
• 来源期刊: 大科技
• 学科: 工学
• 关键词: 托辊 小波去噪 特征提取 神经网络 故障识别
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 工艺与设备
• 页码范围: 204
• 页数: 1页
• 分类号: TP18
• 字数: 1969字
• 语种: 中文

摘要

提出了以小波神经网络技术对托辊音频信号进行分析的方法.首先对音频信息进行小波去噪,去除其中的环境噪声,然后再根据能量法对小波变换后系数进行特征提取,最后将提取的特征向量输送到BP-RBF神经网络模型中对故障进行检测识别.结果表明,该方法可以实现对托辊故障的检测,而且使用折中法对信号进行小波去噪的效果更明显,能量法能够很好地提取出故障特征信息,BP-RBF组合神经网络对故障的识别精准度也要高于单一神经的BP网络.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘龙		2	0	0.0	0.0