基于小波神经网络的回转窑故障诊断方法、故障诊断GUI及系统

摘要

本发明公开了基于小波神经网络的回转窑故障诊断方法、故障诊断GUI及系统，故障诊断方法步骤如下：获取回转窑在不同故障下对应的电流信号波形；对获取的电流信号波形进行消噪处理；对消噪处理的电流信号波形进行小波包特征向量提取；将提取的多组特征向量输入神经网络进行训练，通过不同故障的特征向量识别不同故障对应的能量在不同频带的特征，进而区分故障种类；利用训练的概率神经网络进行故障诊断，并输出故障类型。本发明提供的基于小波神经网络的回转窑故障诊断系统配置合理，使用特征向量训练神经网络识别故障种类，采用概率神经网络进行故障诊断，实现了回转窑运行的实时监控，提高了生产效率，降低了综合运行成本，避免了事故的发生。