一种基于混合小波神经网络的工业设备故障诊断方法

摘要

本发明提出了一种基于混合小波神经网络的工业设备故障诊断方法，以音频信号作为故障信息的载体输入到Mixed‑BPWNN模型，得到音频信号中的中所包含的故障信息。其核心方法包括两个方面：一方面对采集的音频信号进行小波分析，另一方面将传统网络模型中隐含层的激活函数用小波函数替代。该方法充分继承了小波变换良好的时频局部化性质及神经网络的自学习功能的特点，保留了全局最优解和局部细节最优解的优势，大大提高了网络模型对音频数据的处理能力和对故障诊断的精确度。