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基于小波包分析的风力发电机组故障预诊断神经网络专家系统 被引量：1

The application of wavelet multi-resolution analysis in wind turbine fault-detection
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摘要 本文应用基于小波包分析法的神经网络专家系统,较好地处理了风机机械设备故障信号富含的高频和故障信号出现的频率的低频的关系,使得故障信号提取更加准确,并改善传统专家系统的推理能力弱和智能水平低问题,较好的为风电机组故障提供依据。
作者 王赟 陆国君
机构地区 中国船舶重工集团公司武汉凌久电气有限公司 德国上海倍福自动化控制公司
出处 《制造业自动化》 北大核心 2013年第18期147-150,共4页 Manufacturing Automation
关键词 小波包分析 专家系统 神经网络 故障诊断
分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

参考文献6

  • 1Dipl.-Ing. Peter Caselitz und Dipl.-Ing.Jochen Giebehard"Schwingungsueberwachung und Fehleffrueherkennung in Windkraftanlage" Kassel,2001.
  • 2Dr.-Ing.Joerg Dechers, Dr.rer.nat. Edwin Becker "Qualifizierter Zustandsueberwachung von Windenergieanlage mit kompetenten Ueberwachungsstellen" Flender Service GmbH.
  • 3牛振华,荆双喜,张益民.基于ES和ANN相结合的通风机故障诊断专家系统研究[J].河南理工大学,2008.
  • 4丁保华,李占芳.齿轮箱故障诊断中振动信号处理方法综述[J].中国矿业大学机电学院,2005.
  • 5“小波包一能量谱在高压断路器机械故障中的应用.中国软启动网,2008.
  • 6皮骏,廖明夫.利用小波包络诊断齿轮故障[J].西北工业大学,2005.

同被引文献13

引证文献1

二级引证文献7

制造业自动化
2013年 第18期

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