【摘 要】
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针对现有小波神经网络在故障诊断中存在的问题,根据滚动轴承振动信号的频域变化特征,在阐述了小波包分析方法和小波神经网络故障诊断的基本思想的基础上,提出了一种基于小波
【机 构】
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哈尔滨商业大学轻工学院,哈尔滨150028
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针对现有小波神经网络在故障诊断中存在的问题,根据滚动轴承振动信号的频域变化特征,在阐述了小波包分析方法和小波神经网络故障诊断的基本思想的基础上,提出了一种基于小波包分析特征提取和改进的小波神经网络的诊断系统,利用小波包分解后各频段能量的分布作为特征向量输入神经网络,利用改进的小波神经网络完成航空滚动轴承故障模式的识别。理论和实验证明用该方法提取故障特征能加快小波神经网络的训练速度,能迅速地对滚动轴承进行故障的检测和定位,具有广泛的应用前景。
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