基于小波包与概率神经网络的液压泵故障模式识别

小波包具有良好的去噪效果和高频分析能力,而概率神经网络具有很好的分类效果。采用小波包分解重构液压泵故障特征信号,并提取第三层各频率段的节点能量作为特征向量,将特征向量概率神经网络模型的输入向量对液压泵故障模式进行识别。通过采用LabVIEW和MATLAB混合编写的识别软件系统对液压泵故障识别,证明了将该方法用在液压泵故障模式识别上,能取得良好的效果。