| 基于小波包—灰色神经网络的机电作动系统故障预测 |
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| 引用本文： | 雷晓,李曙伟,阳杰,张东升. 基于小波包—灰色神经网络的机电作动系统故障预测[J]. 应用声学, 2014, 22(6): 1704-1707 |
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| 作者姓名： | 雷晓 李曙伟 阳杰 张东升 |
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| 作者单位： | 空军工程大学 航空航天工程学院,西安 710038;空军工程大学 航空航天工程学院,西安 710038;空军工程大学 航空航天工程学院,西安 710038;空军工程大学 航空航天工程学院,西安 710038 |
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| 基金项目： | 陕西省自然科学基础研究计划项目(2009JM8014)。 |
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| 摘 要： | 针对健康状态难以预测的机电作动系统,提出一种基于小波包—灰色神经网络的机电作动系统故障预测方法;该方法利用小波包分解对机电作动系统的故障特征进行提取,利用灰色GM(1,1)模型对提取出的12种不同故障模式下的频带值进行预测,并作为神经网络的输入,采用BP三层结构,通过验证取隐含层数为10进行训练,预测结果相对误差只有-0.014 6,取得了较好的预测效果;仿真结果表明:小波包—灰色神经网络方法在机电作动系统故障预测中具有一定的有效性。
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| 关 键 词： | 机电作动系统 故障预测 神经网络 灰色系统 |
| 收稿时间： | 2014-01-13 |
| 修稿时间： | 2014-03-06 |
Fault Prediction of Electromechanical Actuating System Based on Wavelet Packet-gray Neural Network |
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