基于小波神经网络信息融合动密封故障诊断研究

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针对动密封中唇形密封的综合故障问题,应用小波神经网络技术加混合式数据融合方法,将数据级、特征级和决策级故障诊断数据融合在一起,对动密封中唇形密封的缺陷进行智能诊断,描述了小波神经网络的建模过程,探讨了通过多源互补信息减少故障诊断系统不确定性的优化方法。结果表明,采用混合式融合结构可以通过多源互补以及冗余信息来提高诊断系统的鲁棒性;采用小波神经网络信息融合的诊断方法,可有效诊断动密封中唇形密封存在的综合故障问题。
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