自适应小波神经网络在故障诊断中的应用  

Application of self-adaptive wavelet neural networks to fault diagnosis

作　　者：凌红英[1] 夏扬[1] 

机构地区：[1]扬州大学信息工程学院,江苏扬州225009

出　　处：《扬州大学学报（自然科学版）》2007年第4期54-57,共4页Journal of Yangzhou University：Natural Science Edition

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60074013);江苏省高校指导性研究计划项目(KK0310067);扬州大学信息科学学科群建设基金资助项目(ISG030606)

摘　　要：为提高传统BP神经网络在故障诊断中的效率,提出用小波神经网络加以改进.采用动量法和学习率自适应调整结合的网络训练算法对小波网络的初始参数进行设置,提出自适应小波神经网络的故障诊断方法,详述其诊断原理,并结合实例证实了该方法应用于故障诊断的有效性.In order to improve the efficiency of the fault diagnosis of traditional BP-network, the wavelet-network is proposed. The self-adaptive neural network algorithm about adjusting momentum vector and learning rate is discussed. A method of how to set the initial parameters of the self-adaptive wavelet neural networks is also employed. Diagnosis principle is elaborated on and practical examples are used to exemplify the validity of the method in fault diagnosis.

关 键 词：小波神经网络 故障诊断 自适应 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]