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一種采用小波包變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)燃機(jī)故障診斷系統(tǒng)

摘要
在現(xiàn)今研究中，關(guān)于故障診斷系統(tǒng)，提出了小波包變換（小波包變換）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）技術(shù)。在機(jī)械故障診斷系統(tǒng)中，小波包變換是一個(gè)比較常用的信號(hào)故障檢測(cè)和識(shí)別處理技術(shù)。本系統(tǒng)的信號(hào)處理算法獲得的語(yǔ)音識(shí)別使用以前的工作。在聲發(fā)射信號(hào)的預(yù)處理，小波包變換系數(shù)用于評(píng)價(jià)其熵的特點(diǎn)和區(qū)別對(duì)待的故障情況。顯然，小波包變換能提高連續(xù)小波變換（CWT）在較長(zhǎng)的計(jì)算時(shí)間和巨大的操作數(shù)使用，它也可以解決離散小波頻帶分歧變換。在試點(diǎn)工作中，作為母小波建立和執(zhí)行提出的小波包變換技術(shù)。在分類方法上，以驗(yàn)證所提出的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷，常規(guī)反向傳播網(wǎng)絡(luò)和效果較一GRNN的網(wǎng)絡(luò)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的分類系統(tǒng)對(duì)于各種工作條件發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)現(xiàn)了平均準(zhǔn)確度超過95％。