电子测量与仪器学报
電子測量與儀器學報
전자측량여의기학보
JOURNAL OF ELECTRONIC MEASUREMENT AND INSTRUMENT
2014年
12期
1408-1413
,共6页
马天兵%杜菲%熊能%钱星光
馬天兵%杜菲%熊能%錢星光
마천병%두비%웅능%전성광
压电传感器%小波包变换%神经网络%故障诊断
壓電傳感器%小波包變換%神經網絡%故障診斷
압전전감기%소파포변환%신경망락%고장진단
piezoelectric sensor%wavelet packet transform%neural network%fault diagnosis
压电传感器常被应用于结构的振动控制中,为了解决压电传感器故障给控制系统的带来的不稳定问题,根据压电柔性臂振动用压电传感片故障的特点,提出运用小波包变换和RBF神经网络的故障诊断方法.首先运用小波包分解和重构原理将传感器输出信号分解到不同频段中,提取每个频段的能量作为状态监测的特征向量,作为RBF网络的输入,然后利用最佳的RBF神经网络进行压电传感器故障分类.实验结果表明该方法具有良好的非以此线性跟踪能力,置信度达到90％,为后续振动容错控制研究奠定良好的基础.
壓電傳感器常被應用于結構的振動控製中,為瞭解決壓電傳感器故障給控製繫統的帶來的不穩定問題,根據壓電柔性臂振動用壓電傳感片故障的特點,提齣運用小波包變換和RBF神經網絡的故障診斷方法.首先運用小波包分解和重構原理將傳感器輸齣信號分解到不同頻段中,提取每箇頻段的能量作為狀態鑑測的特徵嚮量,作為RBF網絡的輸入,然後利用最佳的RBF神經網絡進行壓電傳感器故障分類.實驗結果錶明該方法具有良好的非以此線性跟蹤能力,置信度達到90％,為後續振動容錯控製研究奠定良好的基礎.
압전전감기상피응용우결구적진동공제중,위료해결압전전감기고장급공제계통적대래적불은정문제,근거압전유성비진동용압전전감편고장적특점,제출운용소파포변환화RBF신경망락적고장진단방법.수선운용소파포분해화중구원리장전감기수출신호분해도불동빈단중,제취매개빈단적능량작위상태감측적특정향량,작위RBF망락적수입,연후이용최가적RBF신경망락진행압전전감기고장분류.실험결과표명해방법구유량호적비이차선성근종능력,치신도체도90％,위후속진동용착공제연구전정량호적기출.
