【摘 要】
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针对故障信号的非平稳特征，提出了一种基于小波分解的神经网络故障诊断方法。探讨了小波变换的故障检测原理和物理意义，表明小波分析能对信号高、低频部分局部细化并保留原
【机 构】
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海军大连舰艇学院水武与防化系，辽宁大连 116018
【出 处】
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第三届全国信号和智能信息处理与应用学术会议
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针对故障信号的非平稳特征，提出了一种基于小波分解的神经网络故障诊断方法。探讨了小波变换的故障检测原理和物理意义，表明小波分析能对信号高、低频部分局部细化并保留原信号的时域特征，因而小波变换具有良好的时频特性，能对非平稳信号进行有效识别，达到故障诊断的目的。把小波变换与神经网络有机地结合起来并将其应用于故障信号分析故障诊断中，结果表明：小波分解能够提取相关的微弱故障信号，并突出其故障特性，提高了故障诊断的自适应性、准确性和实用性。
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