基于遗传小波神经网络的电梯故障诊断分析  

Elevator Fault Diagnosis Analysis Based on Genetic Wavelet Neural Network

作　　者：张莉[1] 武昌俊[1] 余丙荣[1] 周明龙[1] 

机构地区：[1]安徽机电职业技术学院电气工程系

出　　处：《北华大学学报（自然科学版）》2012年第2期236-240,共5页Journal of Beihua University（Natural Science）

基　　金：安徽省优秀青年人才基金项目(2011SQRL183)

摘　　要：利用小波分析具有能量分布特征提取的特性和遗传算法优化BP算法的能力，提出了一种基于遗传算法、小波与神经网络的电梯故障诊断方法，并应用电梯故障数据作为实例进行了验证．遗传算法小波神经网络模型诊断速度快、鲁棒性好、故障诊断正确率高．By means of energy distribution feature extraction of wavelet analysis and the ability of genetic algorithm to optimize BP, an elevator fault diagnosis method is developed, which is based on genetic algorithm, wavelet and neural network. The elevator fault data is applied as an example. The result shows that GA-WANN model is with speedy diagnosis, good robustness and high accuracy of fault diagnosis.

关 键 词：小波变换 人工神经网络 遗传算法 故障诊断 

分 类 号：TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]