小波包与改进Elman网络结合的液压泵故障诊断

"基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断 (2007年)，由刘红梅、王少萍、欧阳平超等人发表于北京航空航天大学学报，探讨了液压泵故障诊断的新方法，结合了小波包变换和改进的Elman神经网络技术，用于解决传统BP网络在故障诊断中的不足。 液压泵是机械设备中的关键组件，其故障诊断对于设备的维护和安全性至关重要。在实际应用中，液压泵出口的故障检测信号常常存在信噪比较低的问题，这使得直接从原始信号中提取故障特征变得困难。传统的反向传播（BP）神经网络虽然在许多领域表现出强大的学习和识别能力，但其在网络学习过程中存在收敛速度慢以及学习和记忆不稳定等缺陷，不适合处理这类问题。 为了解决这些问题，研究者引入了小波包变换。小波包分析是一种多分辨率分析方法，可以对信号进行精细的时间-频率分析。通过选择具有紧支结构的小波函数，可以将复杂的故障信号分解为不同频带的系数，进而通过削减小波系数来滤除噪声。单支重构则能够有效地从各个频带中提取故障特征。这些特征被表示为频带能量，形成特征向量，用于区分不同的故障模式。 接下来，研究者采用了改进的Elman神经网络。Elman网络是一种递归神经网络，具有内部状态（或记忆），能处理时间序列数据。在本文中，它被用来建立从特征向量到故障模式的映射，实现故障的分类。通过训练和学习，改进的Elman网络能更好地适应非线性关系和动态变化，从而提高了故障诊断的准确性和稳定性。 实验结果显示，这种结合小波包和改进Elman神经网络的方法在液压泵故障诊断中表现出了高效性和准确性，证明了该方法的有效性。这种方法不仅可以滤除噪声，提取故障特征，还能快速且稳定地识别故障模式，为液压系统的故障预防和维修提供了有力的工具。 关键词：小波包分析，Elman神经网络，液压泵，故障诊断 中图分类号：TH137 文献标识码：A 文章编号：1001-5965(2007)01-0067-05" 该论文详细介绍了如何利用先进的信号处理技术和神经网络模型来改进液压泵的故障诊断过程。小波包变换提供了一种强大的工具，可以有效地处理低信噪比的信号，而改进的Elman神经网络则提升了诊断的效率和可靠性。这一研究成果对于提升机械设备的维护水平，减少停机时间和维修成本具有重要的理论和实践意义。