基于小波概率神经网络的旋转机械振动故障诊断技术

摘要

利用小波分解提取故障特征,应用概率神经网络(PNN)诊断故障,提出一种基于小波PNN的信息融合故障诊断技术,并用MATLAB进行仿真验证。仿真验证表明:应用小波分解提取故障能量向量特征,具有很强的泛化能力和抗噪声干扰能力,适应转速频率结构的动态变化范围宽,所需样本容量小;构建的PNN具有适应性好、抗噪声干扰能力强、分类诊断准确率高的特点。将两者融合构成小波PNN应用,可获得更佳的分类诊断效果,大大提高其故障诊断的泛化性、可靠性和准确率。