基于小波神经网络柱塞泵液压系统的故障诊断研究

【摘要】：为了能够有效地对柱塞泵液压系统进行故障诊断,该文深入研究了小波神经网络在其中的应用。首先,分析了小波神经网络的基本原理,确定了小波神经网络的结构;然后,研究了小波神经网络的算法,选取了具有全局最优的粒子群优化算法。接着,设计了小波神经网络训练的流程;最后,对柱塞泵液压系统进行了故障诊断研究,经过仿真计算,最终得出小波神经网络具有故障诊断正确率高和诊断速度快的优点。

【作者单位】：咸阳职业技术学院机电工程系;
【分类号】：TP271.31

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1	张玲霞,陈明,刘翠萍;冗余传感器故障诊断的最优奇偶向量法与广义似然比检验法的等效性[J];西北工业大学学报;2005年02期
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2	吴凌云,王华;BP神经网络专家系统在故障诊断中的应用[J];信息技术;2003年02期
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1	董健;尹萌;张辉;;小波神经网络结合多项式的混合预测方法在通信规划中的应用[A];2011全国无线及移动通信学术大会论文集[C];2011年
2	金向阳;张莉;于广滨;;基于改进小波神经网络的航空滚动轴承的故障检测[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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9	王海斌;黄显林;王永富;胡恒章;;基于离散小波神经网络的直接自适应控制[A];1999中国控制与决策学术年会论文集[C];1999年
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1	袁月春;基于模糊小波神经网络的多辊热连轧产品质量控制[D];山西师范大学;2010年
2	吕海鸥;基于小波神经网络的小管径超声波流量测量的研究与实现[D];山东理工大学;2011年
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6	徐龙云;基于小波神经网络的齿轮故障诊断[D];兰州理工大学;2007年
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9	杨崴崴;小波神经网络在汽轮发电机组故障预测中的应用[D];浙江大学;2008年
10	谢华;小波神经网络在非线性系统辨识中的应用[D];华北电力大学（河北）;2006年

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