基于小波和神经网络的风机故障诊断系统设计
本文在LabVIEW平台下,设计了一种基于小波和神经网络的风机故障在线诊断系统.以风机产生的噪声为诊断依据,用噪声信号的功率谱重心、A声级、小波分解后相关频段的能量构成故障诊断的特征向量,以BP网络作为故障的智能分类器,建立起智能诊断系统.实验结果表明,采用小波和神经网络相融合的诊断与识别技术,是提取风机故障特征,进行状态识别的一种有效方法.所设计系统有较强的学习能力和容错能力.诊断结果比较可靠、准确.
作 者： 罗长更 曹广忠 潘剑飞 LUO Chang-Geng CAO Guang-Zhong PAN Jian-Fei 作者单位： 深圳大学机电与控制工程学院,深圳,518060;南阳师范学院物理与电子学院,南阳,473061 刊 名： 应用声学 ISTIC PKU 英文刊名： APPLIED ACOUSTICS 年，卷(期)： 2008 27(3) 分类号： O4 关键词： 声级 小波变换 BP网络 故障诊断