基于小波包分析和BP网络识别的齿轮故障诊断

针对齿轮故障信号的能量所引起的变化会淹没在常规振动与噪声之中，用传统的信号处理方法不易提取故障特征，给齿轮的故障诊断带来很大困难这一事实，本文描述了用于从振动信号中提取故障信息的小波包和用于识别故障类型的BP网络，研究了BP网络故障模式识别与小波包故障特征提取结合在一起对齿轮故障进行诊断的方法，研究结果表明该方法可以成功地用于轮常规故障的识别和诊断。     

小波包-BP神经网络结合的热轧带钢缺陷识别

基于热轧带钢的表面往往存在着很多缺陷,目前的识别方法存在着误识率高的问题,提出一种基于小波包分解的提取图像特征的方法,将提取的图像的能量特征向量输入BP神经网络分类器,对麻点、夹杂和结疤3种缺陷进行识别,仿真结果表明这种方法有着较高的识别率,并具有稳健的抗噪性和良好的扩展性.     

基于小波包分析与BP神经网络的氧化铝熟料检测

利用小波包分析与BP(Back Propagation)神经网络相结合的算法,对氧化铝熟料检测的应用进行了研究.通过采集回转窑中氧化铝熟料下落碰撞窑壁产生的声音信号,利用小波包分析提取特征向量,根据氧化铝的烧结状况与声音信号特征向量的对应关系,提出建立BP神经网络模型.利用MATLAB对测试样本进行验证,结果表明BP神经网络模型在氧化铝熟料检测中具有可行性,而且具备一定的准确率.     

基于小波神经网络的抽油杆缺陷识别

为了正确识别深井泵抽油系统中抽油杆杆体的缺陷以减少油杆井下断裂等事故的发生,讨论了应用小波变换和神经网络技术进行缺陷识别的方法.使用小波与神经网络松散型结合的方法,基于小波包原理,将抽油杆的时域检测信号分解到独立的频带内,应用自适应学习速率梯度下降动量法的BP网络,将提取的频带能量作为神经网络输入,抽油杆的裂纹、腐蚀坑、偏磨、损伤及无缺陷作为神经网络待识别输出.经过实验室大量的实验数据训练和验证,结果表明,此种方法既可以正确识别抽油杆的单一缺陷,也可以识别混合缺陷.     

基于Mahalanobis距离与BP网络的图像小波标定识别技术

针对计算机芯片检测,提出了基于Mahalanobis距离与BP人工神经网络的小波图像识别技术．在对Ic芯片图像进行二维小波分析后,通过Mahalanobis距离在图像的低频小波系数矩阵上进行目标图元的区域搜索与位置标定,而后根据待定目标图元像素分布特征建立特征参数向量,建立BP网络对目标图元进行模式识别．实验证明此方法能够有效地对IC图像进行目标图元的位置标定与模式识别,获得准确的IC标定识别结果．     

基于小波包变换的超声回波信号特征提取

超声检测技术中,缺陷的定性分类这一技术难题至今尚未得以彻底解决。文章介绍了一种基于小波包变换的多尺度空间能量特征提取方法,并对实测的超声缺陷回波信号进行了特征提取;进而采用基于距离的类别可分性判据对提取结果进行了评价。结果表明:该方法提取的缺陷回波信号特征值,其可分性测度均值达91.7%,从而证明该方法对超声检测缺陷回波信号的特征提取是相当有效的。     

基于GA的BP网络在苹果缺陷识别中的应用

提出了一种基于遗传算法的BP神经网络苹果缺陷识别方法。设计一个3层BP神经网络分级器,用苹果缺陷特征参数训练BP神经网络,运用遗传算法进行BP神经网络权矢量和神经元阈值的学习,提高BP神经网络的学习速度,也提高了苹果缺陷识别的准确率。实验证明,该方法识别率可达89％以上。     

基于小波包的信号检测算法

针对多个相似信号分量的到达时间检测问题提出了一种基于小波包理论的新算法。即使在各信号分量严重重叠的情况下，该算法都能非常精确地确定各分量的到达时间。为了进行比较，引用了Ｂ．Ｆｒｉｅｄｌａｎｄｅｒ提出的改进Ｇａｂｏｒ表征方法及其信号模型。实验证明，小波包检测算法可以得到更为优越的性能。还讨论了小波包检测算法中的正交镜像滤波器选择问题。     

基于小波包分解的声目标识别

小波变换是处理非平稳信号的一个有力工具,研究了基于小波包分析的声信号特征提取方法,并应用该方法对直升机等4种目标的声信号进行了特征提取,降低了特征向量的维数。采用设计改进的BP神经网络分类器对声目标进行分类,分类结果准确率高,获得满意的实验效果。     

基于小波包的信号检测算法

针对多个相似信号分量的到达时间检测问题提出了一种基于小波包理论的新算法（ＷａｖｅｌｅｔＰａｃｋｅｔｓＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ，ＷＰＤＡ）．即使在各信号分量严重重叠的情况下，该算法都能非常精确地确定各分量的到达时间。为了进行比较，引用了Ｂ．Ｆｒｉｅｄｌａｎｄｅｒ提出的改进Ｇａｂｏｒ表征方法（ＩＧＲＭ）及其信号模型。实验证明，小波包检测算法可以得到更为优越的性能。还讨论了小波包检测算法中的正交镜像滤波器选择问题。     

基于小波包分析和Elman神经网络的军用电源智能故障诊断

军用电源作为地空导弹系统的供电设备,其可靠运转关系到地空导弹系统作战效能的发挥。为实现地空导弹电源逆变器的故障诊断与容错运行,将小波包分解与Elman神经网络结合进行故障特征提取及故障辨识,并应用于地空导弹静变电源的故障诊断。在准确诊断出故障的基础上,利用故障隔离切换电路,隔离故障桥臂,投入备用桥臂,保证静变电源继续正常运行。故障诊断和故障重构仿真的效果验证了该方法的有效性。     

用于脑电数据压缩的改进的BP小波神经网络

用一种改进的BP小波神经网络对脑电图(EEG)数据信号进行压缩．对小波神经网络采用最速梯度下降法优化网络参数，并对学习率采用自适应学习速率方法自动调节．利用小波神经网络的函数逼近特性，对脑电随机信号进行逼近，最终压缩比可达15以上．实验结果显示，小波神经网络在大量压缩数据的同时，能较好地恢复原有信号。     

基于压力信号的小波神经网络往复泵故障诊断

为有效提取往复泵工作时非平稳时变信号中的故障特征和将故障特征准确分类,提出以泵缸内的压力作为系统特征信号来提取故障特征向量的方法.将小波包分解的"频率-能量-故障识别"模式诊断方法引入泵阀工作状态监测中,通过改进的BP神经网络进行故障诊断.试验确定了网络的初始值,即选择学习率初始值为1.5、惯性因子为0.6、网络结构为3层的BP网络,其中隐含层的节点数为19个,即网络的结构是8-19-3.结果表明,该法降低了对原始信号处理的难度,且各阀箱内的压力之间无相互影响.该技术已应用于某船载系统的往复泵实时故障诊断中,实验验证了其有效性.     

基于小波包变换的时间序列模型模态参数识别

提出了基于小波包变换的时间序列模型结构模态参数识别方法.该方法以线性的离散时间序列方程为基础,对结构的振动响应数据进行小波包变换分解,利用小波包函数的正交特性,建立量测点间的离散化运动方程,最后利用该离散化运动方程的系数矩阵,估算结构的模态参数(自振频率、阻尼比与振型).用数值模拟算例对此方法进行了验证,并与随机子空间识别方法结果进行了比较.结果表明,该方法可以正确地识别出结构的模态参数.     

基于能量特征的小波概率神经网络损伤识别方法

以小波能量特征向量作为概率神经网络(PNN)的输入向量集,提出了小波概率神经网络(WPNN)的损伤识别方法．为了验证该方法的有效性,对钢框架进行了损伤识别研究,并考虑了随机噪声的影响．识别结果表明：WPNN抗噪声能力强,识别精度高,在结构损伤识别与在线检测方面具有潜力。     

面向结构损伤预警的小波包能量谱识别参数

对Benchmark钢框架结构试验数据和润扬大桥悬索桥监测数据进行了小波包能量谱损伤预警分析,在此基础上详细考察了不同小波函数和小波包分解层次的损伤预警效果.结果表明:Daubechies小波和Coiflets小波适用于结构损伤预警,并且实际工程中应采用较大的小波函数阶次以获取较好的时域分辨能力和损伤预警能力;小波包分...     

基于小波包变换的一种降噪算法

白噪声的方差和幅值随着小波变换尺度的增加会逐渐减小 ,而信号的方差和幅值与小波变换的尺度变化无关。因此 ,文章提出一种以小波包能量为基础 ,以降低原始信号与降噪后信号之间的均方误差 (MSE)为目标的基于小波包的降噪算法 ,并与传统的 Donoho的硬阈值降噪算法作了比较。仿真结果表明 ,该算法可以有效去除白噪声干扰 ,并且明显优于传统的 Donoho的硬阈值降噪算法。