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對(duì)基于離散小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷的研究


摘要：
　　　本文是對(duì)基于離散小波變換（DWT）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)燃機(jī)故障診斷技術(shù)的調(diào)查報(bào)告。一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)信號(hào)不可用時(shí)，聲發(fā)射信號(hào)在狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷方面很有替代振動(dòng)信號(hào)的前景。大多數(shù)傳統(tǒng)的故障診斷技術(shù)使用基于對(duì)信號(hào)的時(shí)域或頻域的振幅分析而得到的聲發(fā)射和振動(dòng)信號(hào)。同時(shí)，為了獲得時(shí)域和頻域信息，連續(xù)小波變換（CWT）技術(shù)也得到了發(fā)展。但不幸的是，CWT技術(shù)經(jīng)常需要一段長(zhǎng)的計(jì)算時(shí)間來(lái)完成操作。在本研究中，為了修正這些缺點(diǎn)，我們?cè)诓粏适湓镜男再|(zhì)的前提下，提出了一種新的DWT技術(shù)，這種技術(shù)通過(guò)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析錯(cuò)誤信號(hào)，能夠?qū)崿F(xiàn)能量光譜的特征選擇和故障分類(lèi)。不同分辨率水平下的聲發(fā)射信號(hào)的特征可以通過(guò)利用多分辨率分析特性和帕斯瓦爾定理來(lái)得到[ Gaing,Z,L (2004).基于小波的電流擾動(dòng)和識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。電子和電氣工程師協(xié)會(huì)，電網(wǎng)技術(shù) 19，1560-1568]。該算法是從Daubechies以往的工作得到的[Daubechies, I.(1998).緊支撐小波的標(biāo)準(zhǔn)基礎(chǔ)。通信理論數(shù)學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué) 41,909-996.], “db4”, “db8”和“db20”小波函數(shù)被用來(lái)執(zhí)行本文所提出的DWT技術(shù)。這些特征被用于基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的錯(cuò)誤識(shí)別。這些試驗(yàn)結(jié)果表明本文所提到的使用聲發(fā)射信號(hào)系統(tǒng)是有用的，它能用于各種發(fā)動(dòng)機(jī)工作條件下的故障診斷。
關(guān)鍵詞：離散小波變換，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，異響診斷，聲發(fā)射信號(hào)