基于小波包与SOM神经网络的传感器故障诊断

发布时间：2018-05-15 01:29

本文选题：传感器 + 小波包变换　；参考：《传感技术学报》2017年07期

【摘要】：研究传感器实时故障诊断问题。首先采用MATLAB2015仿真得到传感器各种典型工作状态下的运行数据样本;其次将这些故障样本作3层小波包分解,分别求出第3层小波包基对应的各频率段的能量,利用这些能量值与正常工作时各频段的能量值之比构造出传感器故障诊断的特征向量;最后构建基于3×3的SOM神经网络的传感器故障诊断算法。测试证明了所提算法的有效性和准确性。
[Abstract]:The problem of sensor real-time fault diagnosis is studied. First, the operating data samples of the sensor under various typical working conditions are obtained by using MATLAB2015 simulation, and then these fault samples are decomposed into three layers of wavelet packet, and the energy of each frequency segment corresponding to the third layer wavelet packet basis is calculated, respectively. The eigenvector of sensor fault diagnosis is constructed by using the ratio of these energy values to the energy values of each frequency band in normal operation. Finally, the sensor fault diagnosis algorithm based on 3 脳 3 SOM neural network is constructed. The test results show that the proposed algorithm is effective and accurate.
【作者单位】：中国矿业大学(北京)机电信息与工程学院;北京大学工学院;
【基金】：国家“十三五”重点研发计划项目(2016YFC0600900) 国家自然科学基金项目(U1361127)
【分类号】：TP183;TP212

【参考文献】

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