柴油机在小波包分解下的径向基神经网络故障诊断方法

针对柴油机故障诊断问题,提出一种在小波包分解下的径向基神经网络诊断方法。通过小波包分析,将柴油机故障振动信号对称地分解为低频的近似系数和高频的细节系数。针对不同的小波系数,设计径向基神经网络作为故障分类器,并通过试错法确定网络合适的结构。网络的训练过程中采用滑动窗口数据选择策略和随机梯度法更新权值、中心位置和扩展参数。与BP神经网络的对比数值实验结果表明,新提出的方法具有较高的诊断准确率。