制造业自动化
製造業自動化
제조업자동화
MANUFACTURING AUTOMATION
2013年
18期
147-150
,共4页
小波包分析%专家系统%神经网络%故障诊断
小波包分析%專傢繫統%神經網絡%故障診斷
소파포분석%전가계통%신경망락%고장진단
本文应用基于小波包分析法的神经网络专家系统，较好地处理了风机机械设备故障信号富含的高频和故障信号出现的频率的低频的关系，使得故障信号提取更加准确，并改善传统专家系统的推理能力弱和智能水平低问题，较好的为风电机组故障提供依据。
本文應用基于小波包分析法的神經網絡專傢繫統，較好地處理瞭風機機械設備故障信號富含的高頻和故障信號齣現的頻率的低頻的關繫，使得故障信號提取更加準確，併改善傳統專傢繫統的推理能力弱和智能水平低問題，較好的為風電機組故障提供依據。
본문응용기우소파포분석법적신경망락전가계통，교호지처리료풍궤궤계설비고장신호부함적고빈화고장신호출현적빈솔적저빈적관계，사득고장신호제취경가준학，병개선전통전가계통적추리능력약화지능수평저문제，교호적위풍전궤조고장제공의거。
