基于小波-神经网络的矿用通风机故障诊断研究

被引：23

作者：

荆双喜

冷军发

李臻

机构：

[1] 河南理工大学机械工程系

[2] 河南理工大学机械工程系河南焦作

来源：

煤炭学报 | 2004年 / 06期

关键词：

小波包; BP网络; 通风机; 故障诊断;

D O I：

10.13225/j.cnki.jccs.2004.06.022

中图分类号：

TD441 [矿山通风设备];

学科分类号：

0819 ;

摘要：

运用小波包频道能量分解技术提取了不同频带反映矿用通风机不同工作状态的特征向量,以此作为BP神经网络的故障样本,经训练的网络作为故障智能分类器可对通风机的工作状态进行自动识别和诊断.研究结果表明,小波包与神经网络相融合的故障诊断与识别技术发挥了两者的优点,是提取机械故障特征进行设备状态自动识别的有效方法.

引用

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