基于小波包LVQ网络的传感器故障诊断

提出小波包分解提取各个节点特征能量与LVQ神经网络进行故障模式分类的传感器故障诊断方法.小波包三层分解得到各个节点的分解系数,通过一定的削减算法使得故障瞬态信号的特征得到加强,再根据重构的时域信号计算各个节点对应的能量,作为特征向量训练LVQ神经网络.通过正常状态及各种故障模式下的特征数据训练,LVQ网络具有了传感器故障诊断的功能.最后,通过火箭发动机试车台液氢管路流量传感器数据对训练之后的LVQ神经网络进行检验,验证了这种方法的实用性和有效性.     

基于小波包信息熵和小波神经网络的异步电机故障诊断

采用一种基于小波包信息熵和小波神经网络的方法对异步电机进行故障诊断。将故障信号进行小波包预处理,并在此基础上提取信号的小波包能谱熵和小波包系数熵,构成信号的信息熵特征向量。训练小波神经网络使其在输入特征向量后能有效检测并输出故障模式,以实现对单一故障和复合故障的诊断。通过内嵌的方式把小波变换融入神经网络,具有良好的自适应分辨率和容错能力,可以有效避免局部最小值以及收敛速度过于缓慢的问题。试验表明,基于小波包信息熵和小波神经网络的方法能很好地进行异步电机的故障诊断,且该方法优于同参数下的BP神经网络模型。     

小波神经网络在变压器故障诊断中的应用

为提高神经网络系统故障诊断的效率和准确率,考虑到小波变换的良好的时－频特性,本文结合小波变换和神经网络并应用于电力变压器的故障诊断中,取得了较好的效果。     

基于神经网络和小波分析的机组振动故障诊断

对于水轮发电机组而言,尽快实施其故障诊断是十分必要的.小波包分析能有效地提取机组振动信号中的有用成分,采用小波包分解方法提取特殊频段上的能量特征值作为神经网络输入向量,针对南桠河水电厂实测数据采用单隐层BP网络进行训练并对不同故障模式进行识别,取得良好效果.     

基于小波变换的神经网络模拟电路故障诊断

对模拟电路提出了一种基于小波变换与神经网络相结合的故障诊断方法,该方法用小波变换对模拟电路故障信号提取小波特征,并经小波变换压缩,再将故障特征量输入至神经网络处理。结果表明,该方法有效地减少神经网络输入层单元数,简化了神经网络结构,提高了故障诊断能力。     

基于小波变换的神经网络模拟电路故障诊断

对模拟电路提出了一种基于小波变换与神经网络相结合的故障诊断方法,该方法用小波变换对模拟电路故障信号提取小波特征,并经小波变换压缩,再将故障特征量输入至神经网络处理。结果表明,该方法有效地减少神经网络输入层单元数,简化了神经网络结构,提高了故障诊断能力。     

基于小波神经网络的油泵故障诊断

依据小波神经网络技术的各种优点,提出采用三层BP小波神经网络构造故障诊断模型,对油泵进行故障监测和诊断.该故障诊断方法对神经网络训练、故障特征参数提取和对应神经网络状态输出等均实现了数据库管理,对油泵多种常见故障取得了满意的诊断效果,不仅具有特征自动提取以及较强的自学习和自适应功能,而且操作维护简便.研究结果表明:信号的小波分析和神经网络识别的融合将为油泵状态监测与故障诊断系统的建立提供新的方法和更简便的途径;对油库安全维护与故障诊断具有重要意义.     

一种新的模拟电路故障诊断小波神经网络方法

结合小波变换和神经网络二者之间的优点，提出基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。采用能量分布特征提取方法和改进BP算法，用正弦信号仿真模拟电路，应用小波变换对模拟电路的采样信号进行多尺度分解，再进行能量分布特征提取，然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类识别，实现模拟电路故障诊断。相对于传统的故障诊断方法，用小波变换对故障信号进行预处理，大大减少了神经网络的输入数目，从而简化了神经网络的结构和减少了它的训练时间，并提高了辨识故障类别的能力。对实例电路仿真结果表明，该方法能正确识别各种故障状态，准确率高。     

小波神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用

介绍了小波神经网络的基本概念及基构造,并针对齿轮箱故障的复杂性,综合利用小波函数的特点,构造了用于齿轮箱故障诊断的小波网络,对齿轮箱的状态进行判别,实现故障诊断。实验结果表明,小波神经网络在故障诊断领域具有良好的实用性。     

基于小波包神经网络的级联式变频器故障诊断仿真研究

以级联式变频器为研究对象,重点研究功率器件开路故障的诊断方法．对变频器输出电压进行小波包分解,寻求变频器正常和故障情况下的输出电压频带能量的变化规律．选取输出电压能量变化大的频带能量值作为特征向量,利用BP神经网络进行故障诊断．研究结果表明,小波包神经网络在级联式变频器故障诊断中具有较高的可行性和有效性．     

一种新的模拟电路故障诊断小波神经网络方法

结合小波变换和神经网络二者之间的优点,提出基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法.采用能量分布特征提取方法和改进BP算法,用正弦信号仿真模拟电路,应用小波变换对模拟电路的采样信号进行多尺度分解,再进行能量分布特征提取,然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类识别,实现模拟电路故障诊断.相对于传统的故障诊断方法,用小波变换对故障信号进行预处理,大大减少了神经网络的输入数目,从而简化了神经网络的结构和减少了它的训练时间,并提高了辨识故障类别的能力.对实例电路仿真结果表明,该方法能正确识别各种故障状态,准确率高.     

基于遗传算法的WANN的汽车发动机故障诊断分析

利用基于遗传算法的全局优化能力,小波分析具有数据压缩和特征提取的特性,神经网络具有非线性映射和学习推理的优点.结合三者的特点,提出了一种基于遗传算法、小波与神经网络的汽车发动机故障诊断方法,应用汽车发动机的故障数据作为实例验证,GA-WANN模型诊断速度快,鲁棒性好,故障诊断正确率高.     

基于小波神经网络的掌纹识别

提出了一种基于小波神经网络的掌纹识别方法。首先对掌纹图像经过预处理得到掌纹的感兴趣区域（ROI）,然后利用小波包分解的方法对该区域进行掌纹特征的提取,再利用RBF网络的容错能力和较快的收敛性对掌纹图像加以识别。针对香港理工大学掌纹数据库进行了实验,实验结果证明,本算法可以达到很好的识别效果,为掌握识别提供了一种新途径。     

小波包特征熵-神经网络在轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于小波包特征熵-神经网络的轴承故障诊断新方法。首先对采集到的轴承的振动信号进行三层小波包分解,提取小波包特征熵,然后构造信号的小波包特征向量,并以此向量作为故障样本对三层BP神经网络进行训练,实现智能化故障诊断。仿真结果表明该方法有效可行。     

基于小波分析的发电机匝间短路故障的智能诊断研究

本文提出了基于小波变换和模糊理论的智能诊断新策略。通过故障信号小波变换的模量极大值特征的提取,可实现发电机定子绕组匝间短路故障的诊断。仿真实验表明,本方法适用于动态非平稳故障信号的特征提取,适合于实时故障检测。同时,结合模糊诊断技术提高了故障诊断率。