【摘 要】
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针对水泥回转窑支撑装置的故障问题,提出一种基于小波包神经网络的故障诊断方法。对于传统方法分析故障数据分辨率差等问题,通过更为精细的小波包信号分解方法,结合BP神经网
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
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针对水泥回转窑支撑装置的故障问题,提出一种基于小波包神经网络的故障诊断方法。对于传统方法分析故障数据分辨率差等问题,通过更为精细的小波包信号分解方法,结合BP神经网络对分类问题的优异处理能力,将采集到的信号进行小波包分解与重构,提取到信号的特征向量,作为BP神经网络的训练样本和检测样本,对不同的故障信号进行分类输出。实验表明,该方法对回转窑支撑装置的故障具有良好的诊断效果,最终识别正确率达到92.5%。
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