基于小波包与神经网络的柴油机故障诊断
何庆飞
王汉功
陈小虎
毋文峰
1.第二炮兵工程学院,陕西,西安,7100252.第二炮兵工程学院,陕西,西安,7100253.第二炮兵工程学院,陕西,西安,7100254.第二炮兵工程学院,陕西,西安,710025
摘要：针对柴油机缸盖振动信号的非平稳时变特点,提出应用小波包能量法提取故障特征向量,并将提取的特征向量作为BP神经网络的输入向量进行学习训练.训练后的神经网络可以利用测量的振动信号判断柴油机的气阀机构故障状况.实践证明该方法在柴油机振动诊断中是有效可行的,对其他设备的故障诊断也具有借鉴意义.
关键词：小波包神经网络柴油机故障诊断
分类号：TK428(内燃机)
论文发表日期：2007-01-01
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 51-53 )
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