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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>網(wǎng)絡(luò)協(xié)議論文>基于三層小波包分解的陀螺儀故障診斷

      基于三層小波包分解的陀螺儀故障診斷

      2009-06-22 | rar | 170 | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      通過三層小波包分解將陀螺儀的輸出信號進(jìn)行分解，對分解得到的八個(gè)不同頻段上的
      節(jié)點(diǎn)進(jìn)行特征提取，提取后的8 維特征向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。對RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷。對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試，經(jīng)測試當(dāng)系統(tǒng)輸入向量存在故障時(shí)，系統(tǒng)可以準(zhǔn)確的診斷出故障類型。
      關(guān)鍵詞: 小波包分解；小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；故障診斷；陀螺儀
      Abstract: Sampling the status output of gyro, decompose the signal by three-layer
      wavelet packet. Feature exertion after decomposition for eight nodes, then an
      8-dimensional eigenvector is used as fault samples to train Radical Basis Function
      (RBF) neural network. After the training process the network can detect a fault
      on-line. After testing the method can detected the faults accurately.
      Key words: wavelet package transform；wavelet neural network；fault diagnosis；
      gyro
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