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基于DWT和PNN的印刷过程实时监测和故障诊断
引用本文:鄢腊梅,管力明,胡更生. 基于DWT和PNN的印刷过程实时监测和故障诊断[J]. 振动、测试与诊断, 2010, 30(3): 236-239
作者姓名:鄢腊梅  管力明  胡更生
作者单位:1. 杭州电子科技大学印刷工程系,杭州,310018
2. 杭州电子科技大学印刷工程系,杭州,310018;江南大学纺织服装学院,无锡,214122
基金项目:国家自然科学基金资助项目 
摘    要:提出了一种新的基于离散小波变换和概率神经网络的印刷过程振动信号的实时监测和故障诊断系统。利用小波包分解技术对印刷过程振动信号进行降噪处理,并选择特殊频段进行小波包重构,有效捕捉和分离了处于信号不同频段的印刷过程振动信号故障特征分量。对提取的故障特征参数应用概率神经网络映射,实现对印刷过程振动信号运行状态的实时监测和故障诊断。仿真结果表明,该诊断方法快速、准确且易于工程实现。

关 键 词:离散小波变换  概率神经网络  故障诊断  印刷过程
收稿时间:2008-11-28
修稿时间:2009-03-05

Real-Time Vibration Monitoring and Diagnosis of Printing Machine Using Discrete Wavelet Trans form and Probabilistic Neural Network
YAN La-mei,Guan Li-ming,Hu Geng-sheng,He hong. Real-Time Vibration Monitoring and Diagnosis of Printing Machine Using Discrete Wavelet Trans form and Probabilistic Neural Network[J]. Journal of Vibration,Measurement & Diagnosis, 2010, 30(3): 236-239
Authors:YAN La-mei  Guan Li-ming  Hu Geng-sheng  He hong
Abstract:
Keywords:discrete wavelet transform (DWT)  probabilistic neural networks(PNN)  fau lt diagnosis  printing process
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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