基于小波神经网络的船舶电气故障诊断

摘要：

为保证船舶安全航行,需实时掌握电气系统运行状态,设计基于小波神经网络的船舶电气故障诊断模型.将小波分析方法引入神经网络模型中,采用小波函数替换网络模型隐含层的Sigmoid函数,设计小波神经网络模型;通过小波自适应软阈值降噪处理信号中的噪声,获取包含船舶电气系统运行特征信息的降噪后信号分量;改进BP神经网络依据该分量实现船舶电气故障分类诊断.测试结果显示:该方法的降噪效果良好,能量比在0.15以下;标准差结果在0.922以上;能够精准完成操作机构脱扣卡滞、电路过热以及绝缘体受潮3种故障诊断.

关键词：小波神经网络、船舶电气、故障诊断、小波函数、噪声处理

所属期刊栏目：45

分类号：TP277(自动化技术及设备)

在线出版日期：2023-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：172-175