| 小波-分形-多 ART2神经网络在汽车发动机故障识别中的应用 |
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| 引用本文： | 吴勉,邵惠鹤.小波-分形-多 ART2神经网络在汽车发动机故障识别中的应用[J].机械设计与制造,2002(6):6-8. |
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| 作者姓名： | 吴勉 邵惠鹤 |
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| 作者单位： | 上海交通大学自动化研究所,上海,200030 |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展规化项目(973)资助课题 |
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| 摘 要： | 利用小波(包)变换和分形理论对汽车发动机的非平稳振动信号进行特征提取,由自组织主成分分析作特征降维,然后用一种新的多ART2神经网络对发动机故障状态进行分类识别,获得了满意的效果。
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| 关 键 词： | 小波(包)变换 分形维数 多ART2神经网络 故障识别 |
| 文章编号： | 1001-3997(2002)06-0006-02 |
| 修稿时间： | 2002年4月12日 |
Application of wavelet- fractal- multi ART2 neural network to fault recognition of automobile engine |
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| WU Mian,SHAO Hui-he.Application of wavelet- fractal- multi ART2 neural network to fault recognition of automobile engine[J].Machinery Design & Manufacture,2002(6):6-8. |
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| Authors: | WU Mian SHAO Hui-he |
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| Abstract: | Based on wavelet packet transform and fractal theory, the features are extracted from the non-stationary vibration signals of automobile engine. A self-organizing principle component analysis is used to reduce the dimension of the feature vectors. Then a novel multi-ART2 neural network achieves the classification and recognition of the engine faults. The results prove that the method is efficient. |
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| Keywords: | Wavelet packet transform Fractal dimension Multi-ART2 neural network Fault recognition |
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