基于小波包分析和神经网络柴油机故障诊断研究

摘要：

对于柴油机而言,及时的对其实施故障诊断是十分必要的.小波包分析能有效的对柴油机缸体振动信号进行消噪处理,并提取表征柴油机故障的振动信号能量特征向量作为BP神经网络的输入值.本文中,对4100QB柴油机缸盖振动信号实验数据采用单隐层BP网络进行训练,并对不同故障模式进行分类识别,实验验证表明这一方法是非常有效的.

关键词：动力机械工程、小波包分析、BP神经网络、故障诊断

所属期刊栏目：38

分类号：TP206.3TK428(自动化技术及设备)

资助基金：云南省高校教学科研带头人资助项目YJG2005028

在线出版日期：2009-07-22（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：9-11,18