本文關(guān)鍵詞：基于多傳感器信號分析的故障診斷，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為解決復(fù)雜環(huán)境中難以診斷的機(jī)械故障,以振動信號和溫度、壓力等測量信號為基礎(chǔ),建立一種基于多種傳感器信號分析的故障診斷模型。針對振動信號,采用小波包對原始振動信號進(jìn)行分解,提取特征值組成原始特征向量,然后采用粗糙集方法對原始特征向量進(jìn)行特征約簡,將約簡后的分類規(guī)則作為對向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集。針對溫度、壓力等測量信號,將各個傳感器測量的數(shù)據(jù)融合形成特征向量,利用遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其進(jìn)行訓(xùn)練和模式識別。最后對這兩類信號的診斷結(jié)果進(jìn)行融合,構(gòu)成了一種復(fù)合故障診斷模型。實驗證明,該診斷模型有較高診斷精度和準(zhǔn)確度。
【作者單位】： 南通大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 小波包 粗糙集 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 信息融合 故障診斷
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61403217) 江蘇省產(chǎn)學(xué)研前瞻性聯(lián)合創(chuàng)新項目(BY2014081-03) 南通大學(xué)校級資助省級立項研究生科研創(chuàng)新項目基金(KYLX_1307,YKC14020)
【分類號】：TH17
【正文快照】： 0引言故障診斷方法是在檢測基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一整套方法,不同的故障診斷方法雖然不同,但其大體實施過程基本相同[1]。隨著計算機(jī)技術(shù)及數(shù)字信號處理技術(shù)的快速發(fā)展,機(jī)械設(shè)備也更為大型化和復(fù)雜化。因此,當(dāng)機(jī)械設(shè)備發(fā)生故障時,其故障原因及故障點就更難以確定。面對某些場合,單

【相似文獻(xiàn)】

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4 李t

本文編號：485751