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基于相对小波包能量特征向量的故障诊断
引用本文:唐贵基,范德功,胡爱军,王誉容.基于相对小波包能量特征向量的故障诊断[J].煤矿机械,2006,27(4):717-719.
作者姓名:唐贵基  范德功  胡爱军  王誉容
作者单位:华北电力大学,机械学院,河北,保定,071003
基金项目:华北电力大学校科研和教改项目
摘    要:在小波及小波包分析的基础上引进相对小波包能量特征向量的概念,提出了一种建立旋转机械故障库的新方法,并结合模式判别的知识,引进欧几里德距离公式作为判据,使故障诊断公式化、定量化。实验结果表明这种方法能够很快地诊断出转子台故障类型,为旋转机械的故障诊断提供了新方向。

关 键 词:小波分析  故障诊断  状态监测  小波包特征向量
文章编号:1003-0794(2006)04-0717-03
收稿时间:2005-12-07
修稿时间:2005年12月7日

Fault Diagnosis Based on Wavelet Packet Energy Eigenvector
TANG Gui-ji,FAN De-gong,HU Ai-jun,WANG Yu-rong.Fault Diagnosis Based on Wavelet Packet Energy Eigenvector[J].Coal Mine Machinery,2006,27(4):717-719.
Authors:TANG Gui-ji  FAN De-gong  HU Ai-jun  WANG Yu-rong
Affiliation:Mechanical Engineering Institute, North China Electric Power University, Banding 071003, China
Abstract:Introduces the wavelet packet energy eigenvector based on wavelet and wavelet packet analysis,and presents a new method about building rotating mechanical fault dictionary,then combines the knowledge of the pattern recognition,finally takes Euclidean space range formula as criterion,that makes fault diagnosis to put into formula,the fixed amount.The practical example shows that this method can diagnose the kind of rotation machine faults and develops a new direction of the fault diagnosis of rotation machine.
Keywords:wavelet analysis  fault diagnosis  condition monitoring  wavelet packet energy eigenvector
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