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往复压缩机气阀故障的小波能量神经网络诊断法研究的中期报告.docx
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汽车/机械/制造
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往复压缩机气阀故障的小波能量神经网络诊断法研究的中期报告.docx
该【往复压缩机气阀故障的小波能量神经网络诊断法研究的中期报告 】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【往复压缩机气阀故障的小波能量神经网络诊断法研究的中期报告 】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。往复压缩机气阀故障的小波能量神经网络诊断法研究的中期报告本研究旨在使用小波能量神经网络诊断往复压缩机气阀故障。本报告为中期报告,详细介绍了研究方法、数据处理、特征提取、模型建立等方面的研究进展。研究方法:本研究采用小波能量神经网络(work,WENN)诊断往复压缩机气阀故障。WENN结合小波变换和神经网络技术,能够将信号特性通过小波变换转换为频域和时域的能量特征,然后利用神经网络进行分类和预测。数据处理:本研究采用了来自实际工况的往复压缩机气阀振动信号作为研究样本,采用LabVIEW进行采样和数据处理。数据处理包括去除噪声、集成和归一化等过程,以保证数据的可靠性和可比性。特征提取:本研究采用小波分解和小波包分解获取振动信号的时域波形和频域能量特征。小波分解将信号分解为多个不同频率的子信号,小波包分解则进一步将子信号分解,以获取更丰富的能量特征。模型建立:本研究使用WENN进行故障诊断。首先,利用小波分解和小波包分解提取特征,然后使用神经网络训练分类模型,最后对测试数据进行分类和预测。结论:通过实验验证,本研究提出的WENN方法能够准确地诊断往复压缩机气阀故障。未来,本研究将进一步完善模型,提高诊断精度和可靠性。
往复压缩机气阀故障的小波能量神经网络诊断法研究的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.
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