小波包特征熵神经网络在尾水管故障诊断中的应用 被引量：59

1

作者 桂中华 韩凤琴 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期99-102,共4页

为精确诊断水轮机尾水管涡带,该文提出一种基于小波包特征熵的神经网络故障诊断新方法。对采集到的尾水管压力脉动信号进行三层小波包分解,提取小波包特征熵,然后构造信号的小波包特征熵向量,并以此向量作为故障样本对三层 BP 神经网络... 为精确诊断水轮机尾水管涡带,该文提出一种基于小波包特征熵的神经网络故障诊断新方法。对采集到的尾水管压力脉动信号进行三层小波包分解,提取小波包特征熵,然后构造信号的小波包特征熵向量,并以此向量作为故障样本对三层 BP 神经网络进行训练,实现智能化故障诊断。试验结果表明训练成功的BP网络能够很好地诊断机组尾水管是否发生涡带以及涡带的严重程度,为水轮机故障诊断开辟新的途径。 展开更多

关键词 水轮机 尾水管 故障诊断 小波包特征熵 神经网络

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基于倒谱特征和小波包特征熵的直升机声目标识别 被引量：9

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作者 黄博 高勇 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2007年第6期15-18,23,共5页

提出了一种将倒谱特征和小波包特征熵相结合的直升机声目标识别新算法,首先分析了直升机声信号的特点,计算了声信号的MFCC(MEL频率倒谱系数)、差分MFCC(差分MEL频率倒谱系数)和小波包分解后各个频带内的小波包特征熵组成的特征向量,并... 提出了一种将倒谱特征和小波包特征熵相结合的直升机声目标识别新算法,首先分析了直升机声信号的特点,计算了声信号的MFCC(MEL频率倒谱系数)、差分MFCC(差分MEL频率倒谱系数)和小波包分解后各个频带内的小波包特征熵组成的特征向量,并以此向量输入反向误差传播(Back Propagation,BP)神经网络进行训练,再用训练好的神经网络进行不同直升机型号的识别,最后给出了统计结果。结果表明:该算法对直升机机型的识别有较好的效果。 展开更多

关键词 识别 直升机声信号 MEL倒谱系数 小波包特征熵 特征向量 BP神经网络

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小波包特征熵提取水电机组轴心轨迹形状 被引量：3

3

作者 桂中华 潘罗平 +1 位作者 张浩 周叶 《水力发电》 北大核心 2009年第8期49-51,共3页

将小波包多分辨与信息熵相结合,提出了一种提纯水电机组轴心轨迹的方法——小波包特征熵法。首先对采集到的摆度信号进行小波包分解,在通频范围内得到分布在不同频段内的分解序列,进而提取其小波包特征熵,选取占信号特征熵比较大的几个... 将小波包多分辨与信息熵相结合,提出了一种提纯水电机组轴心轨迹的方法——小波包特征熵法。首先对采集到的摆度信号进行小波包分解,在通频范围内得到分布在不同频段内的分解序列,进而提取其小波包特征熵,选取占信号特征熵比较大的几个主要小波包进行信号重构,得出能清晰反映轴心轨迹形状特征的提纯信号。 展开更多

关键词 轴心轨迹提纯 小波包特征熵 水电机组

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基于小波包特征熵SVM的压缩机气阀故障诊断研究 被引量：2

4

作者 崔厚玺 张来斌 +1 位作者 王朝晖 段礼祥 《石油化工高等学校学报》 CAS 2009年第1期86-88,共3页

针对气阀信号信噪比低、特征提取困难及故障样本较少、难以建立可靠的故障识别模型的问题,提出基于小波包特征熵支持向量机的气阀故障诊断方法。首先选择容错性较强的信息熵作为特征参数,通过对信号小波包分解,提取故障敏感频带的小波... 针对气阀信号信噪比低、特征提取困难及故障样本较少、难以建立可靠的故障识别模型的问题,提出基于小波包特征熵支持向量机的气阀故障诊断方法。首先选择容错性较强的信息熵作为特征参数,通过对信号小波包分解,提取故障敏感频带的小波包特征熵作为输入向量,采用仅有的故障训练样本构建SVM分类器,建立气阀故障诊断模型。试验表明,该方法对小样本情形下气阀故障的非线性模式分类问题体现了良好的适应性,且具有特征提取工作量小的特点。 展开更多

关键词 小波包特征熵 SVM 分类器 压缩机气阀 故障诊断

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基于小波包特征熵的高速列车监测数据的特征分析 被引量：3

5

作者 郑晓龙 杨贵营 黄晗 《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第2期213-217,共5页

将高速列车在不同工况和速度下的监测数据进行傅里叶分析用来确定各种不同工况信号的频率范围,再对不同工况和速度下的信号进行小波包分解,并重构通频范围内前几个低频带信号,进而建立信号的小波包特征熵向量,不同频带信号的小波包特征... 将高速列车在不同工况和速度下的监测数据进行傅里叶分析用来确定各种不同工况信号的频率范围,再对不同工况和速度下的信号进行小波包分解,并重构通频范围内前几个低频带信号,进而建立信号的小波包特征熵向量,不同频带信号的小波包特征熵变化反映了列车运行状态的改变,最后将得到的小波包特征熵向量输入支持向量机进行故障识别。仿真分析结果表明该方法对高速列车故障状态识别是有效、可行的。 展开更多

关键词 高速列车 监测数据 小波包特征熵 支持向量机 状态估计

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小波包特征熵在级联式变频器故障诊断中的应用 被引量：4

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作者 李浩 王福忠 王锐 《测控技术》 CSCD 2017年第6期20-23,28,共5页

为精确诊断级联式变频器功率器件开路故障,提出了一种基于小波包特征熵的故障信号提取方法。对采集到的级联式变频器相电压信号进行三层小波包分解,提取特征熵构造电压信号的特征熵向量,并以此作为故障诊断样本,利用概率神经网络进行故... 为精确诊断级联式变频器功率器件开路故障,提出了一种基于小波包特征熵的故障信号提取方法。对采集到的级联式变频器相电压信号进行三层小波包分解,提取特征熵构造电压信号的特征熵向量,并以此作为故障诊断样本,利用概率神经网络进行故障诊断。仿真结果表明,基于小波包特征熵的信号提取方法在级联式变频器故障诊断的应用中具有较高的有效性与可行性。 展开更多

关键词 级联式变频器 故障诊断 小波包特征熵 概率神经网络

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基于小波包特征熵的飞机液压系统故障诊断方法研究 被引量：3

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作者 刘泽华 李振水 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2009年第9期1705-1707,1710,共4页

为精确诊断飞机液压系统故障,提出了一种基于小波包特征熵的神经网络故障诊断新方法。对采集到的飞机液压系统压力信号进行小波包分解,提取小波包特征熵,然后构造信号的小波包特征熵向量,并以此向量作为故障样本,利用ART1神经网络进行训... 为精确诊断飞机液压系统故障,提出了一种基于小波包特征熵的神经网络故障诊断新方法。对采集到的飞机液压系统压力信号进行小波包分解,提取小波包特征熵,然后构造信号的小波包特征熵向量,并以此向量作为故障样本,利用ART1神经网络进行训练,实现智能化故障诊断。试验结果表明,训练成功的ART1网络能够很好地诊断出飞机液压系统是否发生故障,为飞机液压系统故障诊断开辟了新的途径。 展开更多

关键词 飞机液压系统 压力信号 小波包特征熵 神经网络 故障诊断

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基于小波包特征熵的碳纤维复合材料损伤声发射信号特征提取方法 被引量：5

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作者 马云阔 戴光 +1 位作者 李伟 蒋鹏 《无损检测》 2017年第5期76-80,共5页

针对碳纤维复合材料层合板弯曲失效过程开展了声发射监测试验,并对试验采集的声发射信号进行了K-均值聚类分析,提取了不同损伤类型的声发射信号,对每种损伤类型的信号利用小波包特征熵的分析方法,选取能反映不同损伤类型的特征参数,实... 针对碳纤维复合材料层合板弯曲失效过程开展了声发射监测试验,并对试验采集的声发射信号进行了K-均值聚类分析,提取了不同损伤类型的声发射信号,对每种损伤类型的信号利用小波包特征熵的分析方法,选取能反映不同损伤类型的特征参数,实现对碳纤维复合材料不同损伤信号的有效识别,为碳纤维复合材料的损伤监测提供了理论依据。 展开更多

关键词 碳纤维复合材料 声发射 K-均值聚类 小波包特征熵

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基于小波包特征熵和粒子群优化的模拟电路故障诊断 被引量：2

9

作者 李泽宇 吴文全 《电子设计工程》 2016年第21期174-176,共3页

随着电路系统集成化和复杂化的发展,电路故障诊断技术越来越受到学者的重视,其中模拟电路由于其自身的特殊性成为研究中的一个难点。本文运用小波包特征熵作为电路故障特征的提取方法,选取支持向量机作为故障分类器,采用粒子群算法优化... 随着电路系统集成化和复杂化的发展,电路故障诊断技术越来越受到学者的重视,其中模拟电路由于其自身的特殊性成为研究中的一个难点。本文运用小波包特征熵作为电路故障特征的提取方法,选取支持向量机作为故障分类器,采用粒子群算法优化支持向量机的参数,将优化后的支持向量机与小波包特征熵相结合,共同完成对模拟电路故障的识别。通过对仿真实例的分析,验证该诊断方法的有效性和实用性。 展开更多

关键词 小波包特征熵 支持向量机 粒子群算法 参数优化

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小波包特征熵-神经网络在轴承故障诊断中的应用 被引量：4

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作者 王利英 《河北工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2008年第1期49-53,共5页

提出了一种基于小波包特征熵-神经网络的轴承故障诊断新方法。首先对采集到的轴承的振动信号进行三层小波包分解,提取小波包特征熵,然后构造信号的小波包特征向量,并以此向量作为故障样本对三层BP神经网络进行训练,实现智能化故障诊断... 提出了一种基于小波包特征熵-神经网络的轴承故障诊断新方法。首先对采集到的轴承的振动信号进行三层小波包分解,提取小波包特征熵,然后构造信号的小波包特征向量,并以此向量作为故障样本对三层BP神经网络进行训练,实现智能化故障诊断。仿真结果表明该方法有效可行。 展开更多

关键词 滚动轴承 小波包特征熵 神经网络 故障诊断

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基于小波熵特征融合和ISSA-BiTCN的直流输电故障定位

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作者 李瑞灵 高学军 +2 位作者 王灿 余波 徐彦彬 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第26期11303-11313,共11页

特高压三端混合直流输电系统作为直流输电的一种重要形式,存在传输距离较长而导致的线路故障率较高的问题,对其进行准确的故障定位是系统稳定运行的基础。针对现有故障定位方法应用于输电线路单极接地故障时存在的高阻接地故障下定位模... 特高压三端混合直流输电系统作为直流输电的一种重要形式,存在传输距离较长而导致的线路故障率较高的问题,对其进行准确的故障定位是系统稳定运行的基础。针对现有故障定位方法应用于输电线路单极接地故障时存在的高阻接地故障下定位模糊、精度较低的问题,提出了一种基于小波包熵特征融合提取故障特征,再由改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化的双向时域卷积网络(bidirectional time-domain convolution network,BiTCN)模型的故障定位方法。首先,利用小波包变换提取线模电压行波信号,利用信息熵刻画电压波形中的深层故障特征,形成熵特征融合特征向量构成的特征矩阵作为BiTCN模型的输入;其次,搭建并训练BiTCN模型,并利用ISSA的迭代寻优对其进行优化,最终实现三端混合直流输电线路故障的精确定位;最后,在PSCAD/EMTDC仿真平台中搭建系统模型,验证所提方法的可实施性。结果表明该方法定位精度较高,具有较好的泛化能力和鲁棒性,对高阻故障耐受能力较好。 展开更多

关键词 三端混合直流输电系统 小波包熵特征融合 改进麻雀搜索算法 双向时域卷积网络

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基于小波包和EMD的断路器机械故障诊断研究 被引量：10

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作者 孙抗 刘永超 《测控技术》 CSCD 2017年第2期20-23,27,共5页

以ZN63A-12型高压真空断路器为研究对象,针对处理高压断路器振动信号时单独使用小波包特征熵或经验模态分解(EMD)特征熵作为特征向量进行诊断正确率低的缺点,将高压断路器振动信号的小波包能量熵、经验模态分解能量熵、经验模态分解能... 以ZN63A-12型高压真空断路器为研究对象,针对处理高压断路器振动信号时单独使用小波包特征熵或经验模态分解(EMD)特征熵作为特征向量进行诊断正确率低的缺点,将高压断路器振动信号的小波包能量熵、经验模态分解能量熵、经验模态分解能量相结合作为特征向量,采用马氏距离判别法进行模式识别,实现对断路器两种机械故障模式的判别。实验结果表明,该方法准确率达97.40%,具有较高的实用价值。 展开更多

关键词 高压断路器 小波包特征熵 EMD特征熵 距离判断法

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