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提出一种基于小波包和带有偏差单元的内部回归神经网络相结合的燃气轮机转子故障诊断方法。利用小波包分析去除噪声信号干扰,简化燃机转子故障特征提取。带有偏差单元的内部回归神经网络的记忆特性好,收敛速度快、稳定性强。小波包和带有偏差单元的内部回归神经网络的结合,大大提高了诊断速度及诊断准确性。 相似文献
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针对风电机组故障信号的非平稳性以及故障与征兆的非线性映射导致的故障识别困难问题,提出了改进型的节点重构小波包频带能量谱与PNN(概率神经网络)的联合故障诊断新方法。文章深入分析了传统小波包频带错乱的问题,借助傅里叶变换与傅里叶逆变换改进了小波包,消除了小波包频带错乱的缺陷。首次采用改进型小波包提取故障信号特征量作为PNN的输入,然后利用PNN快速准确的非线性映射能力进行故障诊断。最后,采用风力发电机故障试验台的故障轴承的实际数据对所提方法进行验证,结果表明,所提方法可行且有效。 相似文献
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基于小波包提取尾水管水压脉动特征的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
采用小波包与傅立叶变换相结合的方法,对尾水管振动信号进行小波包多层分解,以提取信号的低频特征信息,然后进行精确的频谱分析取得涡带的特征频率。仿真实验表明,该方法能利用小波包时频局部聚焦分析能力,有效提取尾水管微弱低频特性信息,对尾水管振动故障提供早期预诊手段。 相似文献
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汽轮机振动信号的最优小波包基消噪与检测 总被引:8,自引:0,他引:8
在利用小波包进行汽轮机振动信号的消噪和检测时,最优小波包基和消噪阈值的选取是必须解决的两个关键问题。通过对基于shannon熵的最优小波包基的快速搜索算法的探讨,提出了基于最优小波包基的汽轮机振动故障信号的消噪与检测方法;对于消噪阈值的选取,提出一种以小波包能量为基础,以原始信号与降噪后信号之间的均方误差(MSE)极小化为目标的基于小波包的降噪算法,并与传统的Donoho的硬阈值降噪算法作了比较。结果表明:在故障检测前先采用最优小波包基方法对故障信号进行消噪,有利于提高汽轮机振动检测的准确性。图5参9 相似文献
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在电力能效监控管理系统中,提出了基于小波包的特征提取和BP(back propagation)神经网络相结合的方法,对三相整流电路中故障晶闸管位置进行诊断和识别.根据整流电路原理,对22种故障情况分别进行编码.建立三相整流电路故障模型,采用小波包分解的方法,对直流端输出电压的采样数据进行特征提取,构建特征向量,作为BP神经网络的训练样本,将对应故障的编码作为网络输出,用简化的训练好的神经网络即可以实现整流电路的故障位置识别.仿真结果证明,采用小波包特征提取,作为神经网络训练样本,既可以简化神经网络训练结构,又可以准确实现故障定位识别.研究具有很大的工程实践意义. 相似文献