一种基于小波神经网络的异常能耗定位方法

摘要

本发明提供一种基于小波神经网络的异常能耗定位方法，包括以下步骤：S1：采集异常能耗数据；S2：对异常能耗数据进行小波包分解与重构，并提取其能量特征值，得到训练样本；S3：构建小波神经网络模型；S4：将训练样本输入小波神经网络模型，并结合遗传算法对小波神经网络模型进行优化训练，得到最优小波神经网络模型；通过最优小波神经网络模型进行异常能耗定位诊断，得到诊断结果，从而实现精确定位造成异常能耗的机器部件。本发明提供一种基于小波神经网络的异常能耗定位方法，提高了异常能耗定位的精确度和稳定性，解决了目前由于异常能耗定位技术的精确度不够高，导致难以精确定位造成异常能耗的机器部件的问题。