基于小波包分解和BP神经网络的气阀故障诊断方法

摘要

本发明属于气阀故障诊断方法领域，尤其涉及一种基于小波包分解和BP神经网络的判断故障类别的故障诊断方法，包括以下步骤：搭建往复式压缩机气阀故障模拟实验平台，使采集到的气阀振动信号与实际运行状态一致，同时对振动信号进行实时采集与保存；用小波包分解对气阀振动信号进行处理，通过小波包分解与单子带重构后得到原信号的分量，监测每个分量能量的变化；在Tensorflow中搭建BP神经网络，将特征向量与故障类别之间的映射关系存在网络的权值矩阵中，将待诊断样本输入网络，得到映射输出。本发明工作效率高、安全可靠、适应范围广泛，诊断效果理想，能够适用于多种往复式压缩机气阀的故障诊断。