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基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断

刘红梅  王少萍  欧阳平超  
【摘要】:针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,及传统的BP网络进行故障诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合,进行液压泵故障诊断的新方法.利用具有紧支结构的小波函数对信号进行分解,削减小波系数以滤除信号中的噪声;单支重构以有效提取各频带的故障特征,并以频带能量作为识别故障的特征向量;应用改进的E lman神经网络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现液压泵故障分类.试验结果表明,采用小波包和改进E lman神经网络相结合的方法可有效的实现液压泵故障的诊断.

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