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《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2017年04期
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基于小波神经网络的回转窑支撑装置故障诊断

吴冰洋  艾红  
【摘要】:针对水泥回转窑支撑装置的故障问题,提出一种基于小波包神经网络的故障诊断方法。对于传统方法分析故障数据分辨率差等问题,通过更为精细的小波包信号分解方法,结合BP神经网络对分类问题的优异处理能力,将采集到的信号进行小波包分解与重构,提取到信号的特征向量,作为BP神经网络的训练样本和检测样本,对不同的故障信号进行分类输出。实验表明,该方法对回转窑支撑装置的故障具有良好的诊断效果,最终识别正确率达到92.5%。
【作者单位】北京信息科技大学自动化学院;
【关键词】神经网络 小波包 故障诊断 回转窑 支撑装置
【基金】:北京市自然科学基金资助项目(4162025)
【分类号】:TP183;TQ172.622
【正文快照】:
0引言支撑装置是回转窑的重要组成部分之一,由于它承受了回转窑的全部重量,对窑体起到了稳定作用,从而能够使回转窑在生产中安全平稳地运转。装置在生产中长期反复使用,极易出现应力疲劳、器件磨损和出现裂缝等故障。磨损严重时可能会引起支撑装置的损坏,会造成重大的生产安全

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