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内燃机振源复杂,工况变化频繁,振源频率重叠.振动信号包含大量的随机噪声,信噪比低,使相关分析和频谱分析用于基于振动信号的内燃机故障诊断的通用性不强.文章构造了小波神经网络,将小波分析用于降噪,以提高信噪比.降噪后的信号转换成自定义的特征参数,然后输入BP神经网络.通过诊断训练,给出了失火检测的实例.