沈阳理工大学学报
瀋暘理工大學學報
침양리공대학학보
JOURNAL OF SHENYANG INTITUTE OF TECHNOLOGY
2011年
5期
38-41
,共4页
故障诊断%9/7提升小包波分析%概率神经网络%轴承%VB
故障診斷%9/7提升小包波分析%概率神經網絡%軸承%VB
고장진단%9/7제승소포파분석%개솔신경망락%축승%VB
针对轴承故障信号的特点,采用9/7提升小波包和概率神经网络(Probabilistic Neural Networks)相结合的算法对轴承故障进行诊断.首先对原始数据进行小波变换,并对其进行特征提取.然后利用概率神经网络对得到的特征向量进行类别判定.在VB和Matlab设计的故障诊断仿真实验平台上,验证了9/7提升小波包和概率神经网络混合的故障诊断方法满足实验要求.
針對軸承故障信號的特點,採用9/7提升小波包和概率神經網絡(Probabilistic Neural Networks)相結閤的算法對軸承故障進行診斷.首先對原始數據進行小波變換,併對其進行特徵提取.然後利用概率神經網絡對得到的特徵嚮量進行類彆判定.在VB和Matlab設計的故障診斷倣真實驗平檯上,驗證瞭9/7提升小波包和概率神經網絡混閤的故障診斷方法滿足實驗要求.
침대축승고장신호적특점,채용9/7제승소파포화개솔신경망락(Probabilistic Neural Networks)상결합적산법대축승고장진행진단.수선대원시수거진행소파변환,병대기진행특정제취.연후이용개솔신경망락대득도적특정향량진행유별판정.재VB화Matlab설계적고장진단방진실험평태상,험증료9/7제승소파포화개솔신경망락혼합적고장진단방법만족실험요구.
