基于小波神经网络的风机故障诊断

摘要：

主要研究在海量风机运行历史数据中,发现各个故障发生时参数取值的变化从而来达到诊断故障的目的.首先对某种故障的数据进行预处理,然后运用主成分分析法删除无关属性对数据进行降维,接着用一部分训练小波神经网络,另外一部分测试小波神经网络.本文定义了故障偏移向量组的一系列概念,将小波神经网络测试误差几乎为O的历史状态数据取出,利用故障偏移向量组的概念对故障发生时参数的取值进行分析,得出该故障的故障偏移向量组.用同样的方法得出其他故障对应的故障偏移向量组,从而通过故障偏移向量组来诊断故障.

关键词：故障诊断、数据挖掘、故障偏移向量

所属期刊栏目：36

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61202085

在线出版日期：2016-09-18（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：1504-1508