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基于小波包和BP神经网络的刚性罐道故障诊断 被引量:14
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作者 马天兵 王孝东 +1 位作者 杜菲 陈南南 《工矿自动化》 北大核心 2018年第8期76-80,共5页
针对现有刚性罐道故障诊断方法不能消除环境因素影响、接头故障识别率较低等问题,以提高罐道故障种类识别精度为目标,提出了基于小波包和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法。搭建了立井提升系统实验台,模拟台阶突起故障和罐道接头故障这... 针对现有刚性罐道故障诊断方法不能消除环境因素影响、接头故障识别率较低等问题,以提高罐道故障种类识别精度为目标,提出了基于小波包和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法。搭建了立井提升系统实验台,模拟台阶突起故障和罐道接头故障这2种典型的罐道故障,采集提升容器振动加速度信号;运用小波包分解对采集的信号进行能量分析并提取故障特征参数,将故障特征参数作为BP神经网络的输入,并选取新的测试样本检测神经网络的诊断效果。测试结果表明,基于小波包分析和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法具有较高的故障识别精度,置信度达到了0.91。 展开更多
关键词 立井提升 刚性罐道 故障诊断 故障种类识别 小波包 BP神经网络
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