基于小波神经网络的故障诊断方法研究

AIPUB归智期刊联盟

微信公众号

网站二维码

2025年4月5日 1:55 星期六

首页 > 过刊浏览>2008年第17卷第5期 >43-46

PDF HTML阅读 XML下载导出引用引用提醒

基于小波神经网络的故障诊断方法研究
DOI:
                        
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        田佳禾田佳禾
中国石油大学（华东）机电工程学院,山东东营,257061
在期刊界中查找
在百度中查找
在本站中查找
孙士慧孙士慧
中国石油大学（华东）信息与控制工程学院,山东东营,257061
在期刊界中查找
在百度中查找
在本站中查找
赵仕俊赵仕俊
中国石油大学（华东）信息与控制工程学院,山东东营,257061
在期刊界中查找
在百度中查找
在本站中查找

                    
作者单位:
作者简介:
通讯作者:
中图分类号:
基金项目:

Research of Fault Diagnosis Method Based on Wavelet Neural Network

Author:

Affiliation:

Fund Project:

摘要

图/表

访问统计

参考文献

相似文献

引证文献

资源附件

文章评论

摘要:

研究了基于小波分析和神经网络松散型结合的故障诊断方法。用信号的小波包分解结果作为神经网络的输入特征向量，采用遗传算法对神经网络的参数进行全局优化，最后用训练过的神经网络进行故障诊断。仿真结果表明，该方法较L-M算法有更高的计算速度和精度。将该方法应用于平流泵故障诊断，证实了它的可行性和有效性。

关键词:小波包神经网络遗传算法故障诊断

引用本文

田佳禾,孙士慧,赵仕俊.基于小波神经网络的故障诊断方法研究.计算机系统应用,2008,17(5):43-46

复制

文章指标

点击次数:
下载次数:
HTML阅读次数:
引用次数:

历史

收稿日期:
最后修改日期:
录用日期:
在线发布日期:
出版日期:

微信公众号

网站二维码

引用本文

分享

文章指标

历史

文章二维码

微信公众号

网站二维码

引用本文

分享

微信扫一扫：分享

文章指标

历史

文章二维码