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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
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作者
王赟
陆国君
《制造业自动化》
北大核心
2013年第18期147-150,共4页
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。
关键词
小波包分析
专家系统
神经网络
故障诊断
下载PDF
职称材料
题名
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
1
作者
王赟
陆国君
机构
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
文摘
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。
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]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
王赟
陆国君
《制造业自动化》
北大核心
2013
1
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