基于小波神经网络的故障诊断方法研究

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2025年4月3日 15:20 星期四

首页 > 过刊浏览>2008年第17卷第5期 >43-46

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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
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中国石油大学（华东）信息与控制工程学院,山东东营,257061
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中国石油大学（华东）信息与控制工程学院,山东东营,257061
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Research of Fault Diagnosis Method Based on Wavelet Neural Network

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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

参考文献

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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

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