基于时频图像的不变矩神经网络故障诊断方法

摘要：

在设备发生故障时,其故障信号往往表现为时变特性.传统的基于FFT变换的分析方法对这些时变信号往往会得出错误的结论.在此,应用一种新的时频分析方法,局域波法,对故障振动信号进行描述.由于局域波时频谱可以表示为灰度图像.因此,利用图像信息的不变矩进行故障特征提取.并且以径向基函数神经网络(RBFNN)作为故障分类器,对实际故障信号进行测试,实验证明了该方法的可行性.

关键词：时频图像、故障诊断、特征提取、不变矩、神经网络

所属期刊栏目：22

分类号：TP206(自动化技术及设备)

资助基金：河北省教育厅科研项目z2004467;河北省唐山市重点实验室基金04360802B-10;唐山学院校科研和教改项目

在线出版日期：2006-11-26（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：307-309,280