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题名基于小波包能量特征向量神经网络的旋转机械故障诊断
被引量:13
- 1
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作者
唐贵基
范德功
胡爱军
王誉容
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机构
华北电力大学
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出处
《汽轮机技术》
北大核心
2006年第3期215-217,共3页
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基金
华北电力大学博士学位教师资助项目
项目编号:92104392
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文摘
为精确诊断旋转机械的故障,提出一种基于小波包特征向量的神经网络故障诊断方法。用转子台信号模拟旋转机械故障,并对采集到的信号进行3层小波包分解,构造小波包特征向量,并以此为故障样本对3层BP网络进行训练,实现智能化故障诊断。实验结果表明训练好的神经网络能够很好地诊断出转子台故障类型,为旋转机械的故障诊断提供了新方向。
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关键词
神经网络
故障诊断
旋转机械
小波包特征向量
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Keywords
neural network
fault diagnosis
rotation machine
wavelet packet energy elgenvector
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分类号
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于相对小波包能量特征向量的故障诊断
被引量:6
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作者
唐贵基
范德功
胡爱军
王誉容
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机构
华北电力大学机械学院
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出处
《煤矿机械》
北大核心
2006年第4期717-719,共3页
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基金
华北电力大学博士学位教师资助项目(92104392)
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文摘
在小波及小波包分析的基础上引进相对小波包能量特征向量的概念,提出了一种建立旋转机械故障库的新方法,并结合模式判别的知识,引进欧几里德距离公式作为判据,使故障诊断公式化、定量化。实验结果表明这种方法能够很快地诊断出转子台故障类型,为旋转机械的故障诊断提供了新方向。
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关键词
小波分析
故障诊断
状态监测
小波包特征向量
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Keywords
wavelet analysis
fault diagnosis
condition monitoring
wavelet packet energy eigenvector
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分类号
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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