基于小波包能谱熵与自组织RBF神经网络的低压断路器机械故障诊断

摘要

利用小波包分解技术分析断路器故障时的振动信号,提取小波包的能谱熵,将其作为断路器故障模式的特征向量.然后,建立基于K-均值聚类方法的自组织径向基神经网络,对断路器的几种模拟故障进行识别分析,证明了算法的收敛性,给出收敛速度计算公式.通过仿真实验,验证了该方法的有效性,且较之传统BP神经网络有更快的收敛速度和更高的准确度.