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小波包特征熵神经网络在尾水管故障诊断中的应用 总被引:26,自引:5,他引:26
为精确诊断水轮机尾水管涡带,该文提出一种基于小波包特征熵的神经网络故障诊断新方法。对采集到的尾水管压力脉动信号进行三层小波包分解,提取小波包特征熵,然后构造信号的小波包特征熵向量,并以此向量作为故障样本对三层BP神经网络进行训练,实现智能化故障诊断。试验结果表明训练成功的BP网络能够很好地诊断机组尾水管是否发生涡带以及涡带的严重程度,为水轮机故障诊断开辟新的途径。 相似文献
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王利英 《河北工程大学学报(自然科学版)》2008,25(1):49-53
提出了一种基于小波包特征熵-神经网络的轴承故障诊断新方法。首先对采集到的轴承的振动信号进行三层小波包分解,提取小波包特征熵,然后构造信号的小波包特征向量,并以此向量作为故障样本对三层BP神经网络进行训练,实现智能化故障诊断。仿真结果表明该方法有效可行。 相似文献
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