长春工业大学学报（自然科学版）
長春工業大學學報（自然科學版）
장춘공업대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHANGCHUN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY（NATURAL SCIENCE EDITION）
2013年
4期
387-390
,共4页
王永庆%张袅娜%李景帅%王国亮
王永慶%張嬝娜%李景帥%王國亮
왕영경%장뇨나%리경수%왕국량
小波包%故障诊断%能量谱%故障特征
小波包%故障診斷%能量譜%故障特徵
소파포%고장진단%능량보%고장특정
wavelet packet%fault diagnosis%energy spectrum%fault feature
通过对电机发生故障情况下的振动信号进行小波包分解及重构，计算出信号在分解的各个频段内的能量谱，进行归一化后作为神经网络的训练样本，以此来实现电机故障类型的诊断。
通過對電機髮生故障情況下的振動信號進行小波包分解及重構，計算齣信號在分解的各箇頻段內的能量譜，進行歸一化後作為神經網絡的訓練樣本，以此來實現電機故障類型的診斷。
통과대전궤발생고장정황하적진동신호진행소파포분해급중구，계산출신호재분해적각개빈단내적능량보，진행귀일화후작위신경망락적훈련양본，이차래실현전궤고장류형적진단。
The vibration signals in the cases of motor fault are decomposed and reconstructed based on wavelet packet ,and the energy spectrum distribution of the signals is calculated .The normalized results can be taken as the training samples for the neural network algorithm for the diagnosis of motor fault types .
