基于Java的发动机紧致型小波神经网络故障诊断

【摘要】：鉴于发动机是一种复杂的机电液一体化设备,其故障现象和原因之间存在复杂的非线性关联。本文结合小波变换的良好时频域特性和神经网络良好的非线性映射的优势,将MexicanHat小波基作为神经网络的传递函数,组建紧致型小波神经网络,用于发动机的故障诊断;本文以小波神经网络为算法基础,应用具有跨平台、可移植优点的Java语言和SQL Server2005数据库,开发出发动机智能故障诊断软件。

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前3条

1	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
2	鲁艳军;陈汉新;陈绪兵;;基于小波神经网络的齿轮裂纹故障诊断[A];2010全国机械装备先进制造技术(广州)高峰论坛论文汇编[C];2010年
3	张鹏;王智伟;王金东;杨松山;;基于混沌时间序列的往复机械状态预测研究[A];第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年

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前2条

1	刘仁云;基于计算智能技术的结构可靠性优化设计研究[D];吉林大学;2006年
2	朱启兵;基于小波理论的非平稳信号特征提取与智能诊断方法研究[D];东北大学;2006年

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前7条

1	葛文谦;小波神经网络在旋转机械故障诊断中的应用研究[D];燕山大学;2006年
2	郑令;基于小波神经网络的机械故障诊断方法的研究[D];大连交通大学;2009年
3	陆景丽;基于小波神经网络的液压泵故障诊断方法及实验研究[D];燕山大学;2007年
4	黄媛;改进的小波神经网络在旋转机械故障诊断中的应用研究[D];武汉理工大学;2009年
5	李书磊;基于小波神经网络的齿轮故障模式识别[D];武汉科技大学;2007年
6	杨德钊;基于小波神经网络的冰刀刀刃磨损测量及验证[D];吉林大学;2007年
7	贺文杰;基于HHT和WNN的齿轮箱故障诊断[D];武汉工程大学;2011年

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