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| 稿件标题： | 基于小波包-BP神经网络的输油泵机组 转子故障诊断 |
| 稿件作者： | 田晓文 1 ，马振利 1 ，谭胜 2 |
| 栏目名称： | 后勤保障与装备管理 |
| 关键词： | 泵机组；转子系统；小波包；BP神经网络 |
| 文章摘要： | 机械设备一旦发生故障，其输出信号的各频带成分就会改变，具体表现为对某些频带信号进行抑制，对另一些频带信号进行增强。不同的故障即使在相同的频带内，其信号所含的能量差别也比较大。为了利用这一现象作故障诊断，把频带能量的大小作为故障的特征参数，建立能量到故障的映射关系，进行故障的诊断。通过小波包分析提取振动信号各频带特征能量值，作为BP神经网络的输入，对泵机组转子系统故障进行诊断，结果显示，能取得较好的诊断结果。 |
| 稿件基金： | 群车加油效能提升智能控制技术研究(YX214J038) |
| 引用本文格式： | 田晓文，马振利，谭胜.
基于小波包-BP神经网络的输油泵机组转子故障诊断［J］.四川兵工学报，2015(5):90-93. TIAN Xiao wen, MA Zhen li, TAN Sheng. Fault Diagnosis of Rotor Oil Transfer Pump Unit Based on Wavelet Packet BP Neural Network［J］.Journal of Sichuan Ordnance,2015(5):90-93. |
| 刊期名称： | 2015年05期 |
| 出版时间： | 2015年5月 |
| 上线时间： | 2015年5月28日 |
| 浏览次数： | 2780 |
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