【摘 要】
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针对模糊分类和神经网络在旋转机械故障诊断中单独应用所存在的弊端,尤其是模糊分类应用对象受限制的问题,提出了一种应用小波包和模糊神经网络(ANFIS)进行故障诊断的方法.首先利用小波包对旋转机械故障的振动信号进行特征提取,特征提取后构造的特征向量能突出反映旋转机械的故障特征,再通过模糊神经网络(ANFIS)进行故障诊断.在本文中分别运用BP网络、模糊神经网络和模糊分类系统对旋转机械中几种典型的故障进
【机 构】
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大庆石油学院,大庆163318 哈尔滨铁路局齐齐哈尔工程总公司,齐齐哈尔161000
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针对模糊分类和神经网络在旋转机械故障诊断中单独应用所存在的弊端,尤其是模糊分类应用对象受限制的问题,提出了一种应用小波包和模糊神经网络(ANFIS)进行故障诊断的方法.首先利用小波包对旋转机械故障的振动信号进行特征提取,特征提取后构造的特征向量能突出反映旋转机械的故障特征,再通过模糊神经网络(ANFIS)进行故障诊断.在本文中分别运用BP网络、模糊神经网络和模糊分类系统对旋转机械中几种典型的故障进行了诊断和分析,并将它们的诊断结果进行了对比.对比结果表明:ANFIS模糊神经网络系统具有更精确的诊断准确率,能够弥补模糊和神经网络单独应用所存在的不足,在旋转机械故障诊断中具有较好的应用前景.
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