基于小波-神经网络的矿用通风机故障诊断研究
荆双喜
冷军发
李臻
1.河南理工大学,机械工程系,河南,焦作,4540032.河南理工大学,机械工程系,河南,焦作,4540033.河南理工大学,机械工程系,河南,焦作,454003
摘要：运用小波包频道能量分解技术提取了不同频带反映矿用通风机不同工作状态的特征向量,以此作为BP神经网络的故障样本,经训练的网络作为故障智能分类器可对通风机的工作状态进行自动识别和诊断.研究结果表明,小波包与神经网络相融合的故障诊断与识别技术发挥了两者的优点,是提取机械故障特征进行设备状态自动识别的有效方法.
关键词：小波包BP网络通风机故障诊断
分类号：TH165.3(机械制造工艺)TP391.5(计算技术、计算机技术)
资助基金：河南省科技攻关项目(0424260115)
论文发表日期：2004-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 736-739 )
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