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基于小波包与SOM神经网络的传感器故障诊断
  • ISSN号:1004-1699
  • 期刊名称:《传感技术学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]中国矿业大学(北京)机电信息与工程学院,北京100083, [2]北京大学工学院,北京100871
  • 相关基金:国家“十三五”重点研发计划项目(2016YFC0600900); 国家自然科学基金项目(U1361127)
中文摘要:

研究传感器实时故障诊断问题。首先采用MATLAB2015仿真得到传感器各种典型工作状态下的运行数据样本;其次将这些故障样本作3层小波包分解,分别求出第3层小波包基对应的各频率段的能量,利用这些能量值与正常工作时各频段的能量值之比构造出传感器故障诊断的特征向量;最后构建基于3×3的SOM神经网络的传感器故障诊断算法。测试证明了所提算法的有效性和准确性。

英文摘要:

Sensor fault diagnosis is investigated. First, sensor's fault samples under various operation conditions are obtained by simulation with the MATLAB2015. Then fault samples are decomposed by a three-layerwavelet packet decomposition technology ,and the energies of cor~espbnding frequency in third layer are obtained ,respect[velyi Ei~[- envector of sensor fault diagnosis is extracted by using the ratio between fault energies and faultlessenergies on vari- ous frequencies. Finally, a 3 by 3 SOM neural network based algorithm isproposed for pattern classification and fault diagnosis. The effectiveness and accuracy of the proposed method are illustrated by diagnostic results.

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期刊信息
  • 《传感技术学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:东南大学 中国微米纳米技术学会
  • 主编:黄庆安
  • 地址:南京市四牌楼2号
  • 邮编:210096
  • 邮箱:dzcg-bjb@163.com
  • 电话:025-83794925
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-1699
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1322/TN
  • 邮发代号:28-366
  • 获奖情况:
  • 2011-2012年获中国科技论文在线优秀期刊一等奖,2012年获第四届中国高校优秀科技期刊奖,2011年获中国精品科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:18030