小波包和模糊神经网络在离心泵故障振动信号处理中的应用

《小波包和模糊神经网络在离心泵故障振动信号处理中的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、第!"卷第#期水利电力机械$%&’!"(%’#!))*年#月+,-./01(2./$,(034.5.0-/6071+./8,096(./32:;’!))*!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!▲电力工程与设备▲小波包和模糊神经网络在离心泵故障振动信号处理中的应用,;;&<=>?<%@%A?B:C>D:&:?;>=E>F:>@GAHIIJ@:HK>&@:?C%KE<@A><&HK:D?<%@M

2、&M;K%=:MM<@F%A=:@?K&;HN;洪君，樊志华，王锦锋，周云龙91(OPH@，Q,(RB，+,(OP<@SA:@F，R91T3H@S&%@F（东北电力大学，吉林吉林UV!)U!）（(%K?B:>M?0B<@>.&:=?K<=7%C:KT@）摘要：根据离心泵故障振动信号的特点，提出了利用小波包分解、重构技术进行消噪处理及频带能量特征提取，并以“能量”为元素，构造离心泵振动信号的特征向量，通过对神经网络和模糊系统的结合

3、方式的研究，提出了一种基于小波包和模糊神经网络的离心泵轴系故障诊断方法，实验分析结果表明，该方法可以有效地对离心泵轴系振动信号进行诊断。关键词：小波包；神经网络；模糊神经网络；特征提取；故障诊断中图分类号：-(#UU’W：-9VUU文献标识码：,文章编号：U))*X*YY*（!))*）)#X)))UX)Z!"#$%&’$：,==%KG<@F?%?B:=B>K>=?:KH&?D?<%@M&M%A=:@?K&;HN;，>N:?B%G%AE<&&<@F?B:@

4、%@G:[?K>=?<@FAK:H:@=JL>@G:@:KFJA:>?HK:LJN:>@M%AC>D:&:?;>=E>F:G:=%N;%M@GK:=%@M?KH=?<%@?:=B@M:G%@?B:?B:%KJ?B>?M&M:@:KFJ<@>&&AK:H:@=J=>@L:>AA:=?:GLJA>H&?M=%@ML&J’-%=%@M?KH=?A:>?HK:D:

5、=?%KM%A0:@?K&7HN;D?<%@M&M，>=:@?K&;HN;A>H&?G<>F@%MM:%@C>D:&:?;>=E>F:>@GAHIIJ@:HK>&@:?C%KEKG>@G>;;&<:G?%?B:A>H&?G<>F@%M&;HN;>[&K:MH&?<@G<=>?:M?B>??B@:AA<=<:@?&J;K%=:MM?B:A>H&?

6、D?<%@M&M%A?B:=:@S?K&;HN;>[D:&:?;>=E:?；@:HK>&@:?C%KE；AHIIJ@:HK>&@:?C%KE；A:>?HK::[?K>=?<%@；A>H&?G<>F@%M

7、力的工具。将模糊理论与神经响，一旦离心泵出现故障就可能会出现连锁反应，导网络技术相结合形成的模糊神经网络正在发展成为致整个设备甚至整个生产过程无法正常工作，造成一门全新的技术，它的本质就是将常规的神经网络巨大的经济损失。因此，研究并发展水泵的故障诊赋予模糊输入信号或模糊权值，模糊神经网络体现断技术是必要的。离心泵在旋转过程中所产生的振了模糊系统和神经网络的互补性。本文提出了一种动及所包含频率成分与故障的类型、程度、部位和原因等有着密切的联系，利用振动进行故障监测诊断应用小波包和模糊神经网络对离心泵进

8、行故障诊断［U］是目前应用最广泛的法。而小波包分析能够把的法，使诊断结果更加精确。收稿日期：!))*X)ZX!*作者简介：洪君（U#WWX）男，辽宁开原人，东北电力大学在读硕士研究生，从事离心泵故障诊断面的研究。·!·水利电力机械!""#年$月小波包消噪步骤：!小波包分析的基本理论（%）故障信号的小波包分解。小波包分析［!］是从小波分析延伸出来的一种对（!）计算最佳树。对于一个给定的熵标准，计算信号进行更加细致的分解和重构的方法。在小波分最佳树。析中每次只对上次分解的