基于小波神经网络的旋转机械故障诊断

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1、94基于小波神经网络的旋转机械故障诊断第46卷第3期2004年6月；汽轮机技术TURBINETECHN0L0GY；Vol.46No.3；Jun.2004；基于小波神经网络的旋转机械故障诊断;江磊，江凡；（1核工业第五研宄设计院，郑州314300;2中；摘要:研宄了小波变换与人工祌经网络结合起来应用于；实现了对故障的智能诊断；关键词:小波变换;祌经网络;旋转机械;故障诊断分；FaultDiagno第46卷第3期2004年6月汽轮机技术TURBINETECHNOLOGYVol.46No.3Jun.2004基于小波

2、祌经网络的旋转机械故障诊断江磊，江凡12（1核工业第五研宄设计院,郑州314300;2中船重工集团第704研宄所，上海200031）摘要:研宄了小波变换与人工祌经网络结合起来应用于旋转机械故障诊断的问题。通过选择合适的参数，对故障信号功率谱进行小波分解，简化了故障特征向量的提取。建立了基于小波变换和BP网络的混合诊断模型，成功地实现Y对故障的智能诊断。关键词：小波变换：祌经网络；旋转机械；故障诊断分类号:TH133;TH165文献标识码：A文章编号：1001-5884（2004）03-0204-03Fault

3、DiagnosisofRotationMachineBasedonWaveletNeuralNetworkJIANGLeil,JIANGFan2(INo.5ResearchandDesignInstituteforNuclearIndustry,Zhengzhou314300,,China;2No.704InstituteofChinaMarineHeavyIndustryGroup,Shanghai200031)Abstract:Thecombinationusageofwavelettransforman

4、dartificialneuralnetworkinthefaultdiagnosisofrotationmachineisdis-cussedinthispaper.Whenproperparametersarechosen,theextractionprocessoffaultcharactercanbesimpliedbyapplyingWT(wavelettransform)uponthePSD(powerspectrumdensity)offaultsignal.Amixedmodelbasedon

5、WTandBPnetworkiscon-struetedanditcanbeusedintheintelligentdiagnosissuccessfully.Keywords:wavelettransform;neuralnetwork;rotationmachine;faultdiagnosis0前言小波变换是信号分析的有力工具，人工神经网络更是能出色完成模式识别任务，而信号分析和模式识别正是设备故障诊断所依赖的两个关键技术。因此，研究如何将二者完美的结合起来，应用子旋转机械的故障诊断，具有广泛的应用价值

6、。全面。而用小波进行信号分析，则可以描述信号屮的非平稳成分。尤其用小波包分析技术，可以把信号分解在任意精细的频带上。在这些频带上作能量统计，形成的特征向量更合理。人工神经网络能够出色地解决那些传统模式识别方法难以圆满解决的问题，所以故障诊断技术是人工神经网络的重要应用领域之一。在众多的神经网络屮，基于BP算法的多层感知器(MLP)神经网络理论最为坚实，应用也最广泛。1小波变换及神经网络在故障诊断屮的应用小波分析在故障诊断中的应用是多方面的，如奇异信号检测、信噪分离和频带分析等。其中在旋转机械故障诊断中主要用到

7、的是频带分析技术。Fourier分析也可以作频带能量分析，其得出的是不同故障的谱结构特征向量，这在实际屮己获得了成功的运用。和Fourier频谱分析技术一样，小波频带分析技术的理论依掘也是Parseval能量积分等或。因f(x)在时域的能量：f=2小波神经网络目前小波分析和神经网络结合的途径主要有两种:(1)松散型结合，即小波分析作为神经网络的前置处理手段,为神经网络提供输入特征向量；(2)紧致型结合，小波和神经网络直接融合，即用小波函数和尺度函数形成神经元。小波神经网络通过上述两种途径的结合，形成了广义上的

8、两种小波神经网络。其屮第2种类型的小波神经网络，即狭义上的小波神经网络，主要用于对非均匀性数据对的逼近。在故障诊断领域，多采用小波分析和神经网络的松散型结合方法。把小波分析屮的多分辨率技术和Fourier频谱技术结合起来，也可以为神经网络提供一种输入向量。Fourier变换的频谱谱线非常丰富，但它们谱线值的组合能反映故障的特f+00—00f(x)2dx=Ecj,k上式表明，小波变换系数cj,k具有能