基于小波神经网络的回转窑支撑装置故障诊断

摘要：

针对水泥回转窑支撑装置的故障问题,提出一种基于小波包神经网络的故障诊断方法.对于传统方法分析故障数据分辨率差等问题,通过更为精细的小波包信号分解方法,结合BP神经网络对分类问题的优异处理能力,将采集到的信号进行小波包分解与重构,提取到信号的特征向量,作为BP神经网络的训练样本和检测样本,对不同的故障信号进行分类输出.实验表明,该方法对回转窑支撑装置的故障具有良好的诊断效果,最终识别正确率达到92.5％.

关键词：神经网络、小波包、故障诊断、回转窑、支撑装置

所属期刊栏目：32

分类号：TQ172.6

资助基金：北京市自然科学基金资助项目4162025

在线出版日期：2017-09-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：75-79