10.16807/j.cnki.12-1372/e.2018.04.008
基于熵选择小波包分量和PSO-BP神经网络的发动机故障诊断
为实现发动机活塞组故障的快速诊断,对活塞销不同工况下的振动信号进行小波包分解并重构,求出各分量的信息熵,根据信息熵的大小选取出合适的小波包分量进行分析.将选取出的各分量的能量归一化后作为特征参数,输入到PSO-BP神经网络模型中进行训练和预测识别.试验结果表明:基于熵选择小波包分量和PSO-BP神经网络的方法,能够对活塞销不同程度的故障进行分类识别.
信息熵、小波包、粒子群、BP神经网络、故障诊断
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TK421.24(内燃机)
2018-09-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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