基于小波包与神经网络的柴油机故障诊断

摘要：

针对柴油机缸盖振动信号的非平稳时变特点,应用小波包能量法提取故障特征向量,并将提取的特征向量作为BP神经网络的输入向量进行学习训练。训练后的神经网络可以利用测量的振动信号判断柴油机的气阀机构故障状况。实践证明,该方法在柴油机振动诊断中是有效可行的,对其他设备的故障诊断也具有借鉴意义。

关键词： 小波包 神经网络 柴油机 故障诊断 特征向量 振动信号

作者: 何庆飞 王汉功 陈小虎 毋文峰

作者单位: 第二炮兵工程学院501室,陕西西安,710025

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十届全国振动与噪声高技术及应用会议

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 392-396

在线出版日期: 2007-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）