摘要
实现了一种运用(Daub4)正交小波包变换,基于信号能量在小波包空间的分布特性,利用小波包去噪消除信号白噪声和有色噪声、提取信号特征信息,实现故障诊断的方法。由小波包预处理提取信息特征,作为决策网络的输入矢量,降低了输入的数据维数,简化了网络的结构和计算复杂度,减少了决策误差。
In this paper, we use Daub4 to realize fault diagnosis based on the feature of signal power. Wavelet pretreatment distills feature information from original signal and predigests complication of the problem.
出处
《组合机床与自动化加工技术》
2005年第9期77-78,82,共3页
Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique
关键词
故障诊断
小波算法
神经网络
fault diagnosis
wavelet package analysis
neural networks.
