基于小波包神经网络的发动机振动信号分析

为了有效地对发动机运行状态进行监测，提出了一种基于小波包和神经网络相结合的发动机故障诊断方法。以某微型车用汽油发动机为研究对象，建立基于振动信号分析的测试试验系统，采集发动机正常工况和故障工况的振动特征参数。通过小波包对其进行分解和重构，提取出表征发动机工作状况的特征向量，作为训练样本数据和检验样本数据，输入BP神经网络并对其进行训练, 实现了对所设发动机故障类型进行良好识别的预期效果。