-
题名基于小波包特征向量与神经网络的滚动轴承故障诊断
被引量：19
- 1
-
-
作者
刘乐平
林凤涛
-
机构
华东交通大学机电工程学院
-
出处
《轴承》
北大核心
2008年第4期46-48,共3页
-
文摘
基于故障轴承的特征提取,提出了将小波包分析与神经网络结合的滚动轴承故障诊断方法。对滚动轴承信号进行3层小波包分解,构造小波包特征向量作为故障样本,用训练好的BP神经网络进行故障诊断,试验结果表明,该方法能够有效地诊断出滚动轴承的故障类型。
-
关键词
滚动轴承
故障诊断
小波包特征向量
神经网络
-
Keywords
rolling bearing
fault diagnosis
wavelet packet eigenvector
neural network
-
分类号
TH133.33
[机械工程—机械制造及自动化]
TP806.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
-
题名基于小波包特征向量弹性BP算法的故障诊断
被引量：4
- 2
-
-
作者
祝晓燕
王继选
刘小贞
赵冉
-
机构
华北电力大学
鹤壁丰鹤发电有限责任公司
邯郸职业技术学院
-
出处
《汽轮机技术》
北大核心
2008年第6期437-439,共3页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(50676031)
-
文摘
为精确诊断转子故障,采用了基于小波包能量特征向量的弹性BP神经网络和最速下降BP算法神经网络的故障诊断方法,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,对样本进行3层BP网络训练,实现智能化故障诊断。结果表明采用改进的BP算法优于最速下降BP算法,训练的网络可以很好地诊断转子故障。
-
关键词
神经网络
转子
故障诊断
弹性BP算法
小波包特征向量
-
Keywords
neural network
rotor
fault diagnosis
resilient back-propagation
wavelet packet energy eigenvector
-
分类号
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
-
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
- 3
-
-
作者
唐贵基
范德功
胡爱军
王誉容
-
机构
华北电力大学
-
出处
《汽轮机技术》
北大核心
2006年第3期215-217,共3页
-
基金
华北电力大学博士学位教师资助项目
项目编号:92104392
-
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。
-
关键词
神经网络
故障诊断
旋转机械
小波包特征向量
-
Keywords
neural network
fault diagnosis
rotation machine
wavelet packet energy elgenvector
-
分类号
TP206.3
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
