典型文献
基于WPT和BP神经网络的转辙机故障诊断方法研究
文献摘要：
针对人工筛查或基于阈值的方法判断转辙机故障类型效率低、漏判率高的问题,提出一种将小波包变换(WPT)和经参数调优后的BP神经网络相结合的故障诊断方法.通过对正常和故障模式下的电流动作曲线进行小波包分解重构得到不同频带的能量值,最后将归一化处理的能量值组成信号故障特征集输入BP神经网络模型,进行转辙机故障诊断.实验结果表明:该方法诊断准确率达到99.3％,可以有效地运用到ZD6型转辙机的故障诊断中,能够满足现场设备维护智能化的需求.
文献关键词：
电流动作曲线;故障诊断;小波包变换;BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
郭文玥;冯庆胜
作者机构：
大连交通大学自动化与电气工程学院,辽宁大连 116028
文献出处：
引用格式：
[1]郭文玥;冯庆胜-.基于WPT和BP神经网络的转辙机故障诊断方法研究)[J].大连交通大学学报,2022(05):91-96
A类：
电流动作曲线
B类：
WPT,转辙机故障,故障诊断方法,故障类型,漏判率,小波包变换,参数调优,故障模式,小波包分解重构,频带,能量值,归一化处理,故障特征,征集,集输,诊断准确率,ZD6,设备维护
AB值：
0.272296
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