基于小波和神经网络的传感器故障诊断
提出了一种新的基于小波包变换和BP神经网络的传感器突变故障诊断方法.根据小波变换在时域和频域都具有良好的局部化特性对信号特征进行精确定位,根据传感器输出信号的小波包分析提取能量变化率的特征向量,利用BP神经网络进行传感器故障分类.这种方法无需预先建立传感器模型和测量传感器输入信号,通过对小波包系数的削减,减少了冗余数据,提高了故障检测的实时性.仿真实验结果表明了该方法的有效性.
人工智能 传感器突变故障 小波包变换 神经网络 故障诊断
李文军 张洪坤 程秀生
吉林大学通信工程学院(吉林长春) 吉林大学汽车工程学院(吉林长春)
国内会议
长春
中文
491-495
2004-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）