基于小波神经网络的回转窑支撑装置故障诊断

吴冰洋; 艾红

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基于小波神经网络的回转窑支撑装置故障诊断

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针对水泥回转窑支撑装置的故障问题,提出一种基于小波包神经网络的故障诊断方法.对于传统方法分析故障数据分辨率差等问题,通过更为精细的小波包信号分解方法,结合BP神经网络对分类问题的优异处理能力,将采集到的信号进行小波包分解与重构,提取到信号的特征向量,作为BP神经网络的训练样本和检测样本,对不同的故障信号进行分类输出.实验表明,该方法对回转窑支撑装置的故障具有良好的诊断效果,最终识别正确率达到92.5％.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2017年第4期|75-79|共5页
作者
吴冰洋; 艾红;
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作者单位

北京信息科技大学自动化学院,北京100192;

北京信息科技大学自动化学院,北京100192;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类生产过程与设备;
关键词
神经网络; 小波包; 故障诊断; 回转窑; 支撑装置;

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