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通过小波包分析对通风机转子的振动信号降噪分解,提取各频带重构信号的能量作为故障特征向量,并以此当做BP神经网络的训练样本和测试样本,进行网络训练和故障模式识别.以MATLAB为平台,测试了网络对通风机常见故障类型的识别验证率,结果表明方法可行有效,有较高精度,为旋转设备故障诊断提供了新的思路.
基于小波神经网络的矿用主通风机故障诊断研究
【摘 要】
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通过小波包分析对通风机转子的振动信号降噪分解,提取各频带重构信号的能量作为故障特征向量,并以此当做BP神经网络的训练样本和测试样本,进行网络训练和故障模式识别.以MATL
【机 构】
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天地科技股份有限公司上海分公司,上海,200030
【出 处】
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煤矿机械
【发表日期】
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2004年期
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