吉林农业2019，Issue(16) ：107-108.

基于粒子群优化小波神经网络的风洞风机振动故障的诊断

王旭 姚国友 袁文辉 张昊喆
吉林农业2019，Issue(16) ：107-108.
✕
  • NETL
  • NSTL
  • 维普
  • 万方数据

基于粒子群优化小波神经网络的风洞风机振动故障的诊断

王旭 1姚国友 1袁文辉 1张昊喆1
扫码查看

作者信息

  • 1. 吉林省气象探测保障中心,吉林长春130062
  • 折叠

摘要

针对省级气象计量部门建设的低速回路风洞长期使用过程中存在风机非线性振动故障问题,提出一种基于粒子群优化小波神经网络的风洞风机振动故障诊断识别方法.通过构建3层小波神经网络,并采用粒子群算法优化小波神经网络的参数,提高其对振动故障诊断的速度和精度.实验表明:样本数据的实际输出结果与期望输出结果较为接近,该算法能够有效地实现对风洞风机故障类型的诊断识别,具有一定的实际应用价值,也为科学管理维护风洞的健康状况起到积极作用.

关键词

气象/风洞风机/故障诊断/小波神经网络/粒子群算法

引用本文复制引用

出版年

2019
吉林农业
吉林省新农村建设办公室

吉林农业

影响因子：0.229
ISSN：1674-0432
参考文献量5
段落导航相关论文