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为了有效提取故障暂态信息，研究选取适当的小波包基函数。针对电力系统故障暂态量的特点，为了有效克服非故障暂态信号的干扰，研究选取了容错性和联想记忆功能很强的混沌神经网络实现故障选线，并采用改进的遗传算法
在设备发生故障时，其故障信号往往表现为时变特性。传统的基于FFT变换的分析方法对这些时变信号往往会得出错误的结论。在此，应用一种新的时频分析方法，局域波法，对故障振动信号进行描述。由于局域波时频谱可以
·摘 要:针对轴承或齿轮箱等机械元件的故障振动信号表现为冲击衰减波形的特点，提出一种基于参数优化Morlet小波变换的故障特征提取方法。利用最小Shannon熵方法优化Morlet小波的形状参数，实现与冲击特征成分的最佳匹配，再对小波变换系...
·摘 要:为了降低模拟电路参数故障的测试难度，提出了基于自适应小波分解和SVM的模拟电路故障诊断的新方法，该方法对电路故障响应进行小波分解提取最优故障特征，母小波的选择是根据被测电路的正常响应和故障响应小波系数之差的最大均方根原则，并引入支...
资料->【C】嵌入系统->【C3】自动化控制->【1】控制算法->【蚁群算法】->基于蚁群算法的复杂系统多故障状态的决策.pdf
·摘要： 针对瓦斯传感器常见的故障,提出了基于小波包和神经网络的故障诊断方法.通过对瓦斯传感器的输出信号进行三层小波包分解,得到8个不同频段的分解信号,再对其进行特征提取得到一个八维的特征向量,作为故障样本对三层神经网络进行训练...