基于小波和神经网络的风机故障诊断系统设计

摘要：

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.

关键词：声级、小波变换、BP网络、故障诊断

所属期刊栏目：27

分类号：TL3;TH4

资助基金：国家自然科学基金60204013;广东省自然科学基金5010497、000845;深圳市科技局基金等资助项目

在线出版日期：2008-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：181-187