基于神经网络的空调器噪声故障诊断

摘要：

噪声是影响家用空调器质量的一个重要因素,提出了一种用BP神经网络识别空调器噪声源的方法.利用声学分析仪对空调器的噪声信号做频谱分析,提取噪声信号的频谱特征构造模式特征量,设计一个三层BP神经网络经学习训练后进行空调器的噪声源识别,为空调器的噪声故障诊断及其减振降噪提供指导.

关键词： 噪声 神经网络 故障诊断 空调器 频谱特征 减振降噪

作者: 刘元峰 赵玫 黄晓峰

作者单位: 上海交通大学振动、冲击、噪声国家重点实验室(上海);广东科龙电器股份有限公司博士后工作站(广东) 上海交通大学振动、冲击、噪声国家重点实验室(上海) 广东科龙电器股份有限公司博士后工作站(广东)

会议类型: 国内会议

会议名称: 2004年全国振动工程及应用学术会议

会议地点: 成都

会议语种:中文

页码: 432-433

在线出版日期: 2004-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）