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钢绳芯胶带磁记忆检测信号的小波神经网络故障诊断方法的综述报告.docx

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钢绳芯胶带磁记忆检测信号的小波神经网络故障诊断方法的综述报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/21 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【钢绳芯胶带磁记忆检测信号的小波神经网络故障诊断方法的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【钢绳芯胶带磁记忆检测信号的小波神经网络故障诊断方法的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。钢绳芯胶带磁记忆检测信号的小波神经网络故障诊断方法的综述报告随着现代大型机械设备和工业系统的发展,设备运行安全与可靠性的要求越来越高。因此,基于数据分析的故障诊断方法备受关注。其中,小波神经网络故障诊断方法是一种快速、准确、可靠的方法,因其能够处理非线性、非稳态、非高斯信号而备受工程界青睐。本文将对一种基于钢绳芯胶带磁记忆检测信号的小波神经网络故障诊断方法进行综述。一、钢绳芯胶带磁记忆检测技术钢绳是许多机械传动系统重要的零部件之一,其传动能力和耐久性关系着整个传动系统的安全和可靠性。而钢绳磨损是影响钢绳寿命和传力性能的主要因素之一。此外,现场检测设备的稳定性和可靠性也会影响到检测结果的准确性。因此,磁记忆检测技术应运而生。该技术是利用钢绳中的磁漏场变化来检测钢绳的缺陷,具有非接触、实时、高效等优点。二、小波神经网络介绍小波神经网络是一种融合小波变换和神经网络的技术。相比于传统的神经网络,小波神经网络不仅能够处理时间序列数据,而且能提取所有有价值的频率信息。同时,小波神经网络还能够减少网络的规模,提高预测准确度和泛化能力。三、:将信号通过小波变换分解成各个频段,然后对各个频段进行降噪,利用PCA算法降低高维特征,通过归一化处理将信号缩放到0-1之间。:使用BP神经网络加小波变换建立小波神经网络模型,通过对降维后的信号进行训练。最后提取模型中各层的权值和阈值,作为特征向量,然后将特征向量输入后续分类器中。:采用支持向量机(SVM)分类器进行故障类别的识别。通过对不同故障类型的已知信号进行训练,将训练好的模型应用于新的信号中,完成故障诊断。四、实验结果与分析实验结果表明,采用小波神经网络进行钢绳芯胶带磁记忆检测信号的故障诊断方法具有较高的准确度和稳定性,可以有效地识别不同种类的故障。同时,该方法还具有较好的实时性,可以满足现场快速故障诊断的需求。五、总结本文综述了一种基于钢绳芯胶带磁记忆检测信号的小波神经网络故障诊断方法。该方法将小波神经网络与支持向量机分类器相结合,可提高故障诊断的准确性、时间性和实时性。该方法有望在大型机械设备与工业系统的故障诊断中得到广泛应用。