小波包与EKF-RBF神经网络在瓦斯传感器故障诊断中的应用

"基于小波包与EKF-RBF神经网络辨识的瓦斯传感器故障诊断" 本文主要探讨了如何利用小波包分析和扩展卡尔曼滤波器（EKF）优化径向基函数（RBF）神经网络来诊断瓦斯传感器的故障。瓦斯传感器在煤矿安全生产中扮演着至关重要的角色，因此对传感器故障的快速准确识别至关重要。常见的瓦斯传感器故障类型包括偏置型、冲击型、漂移型和周期型。 首先，文章介绍了一种采用小波包分解的方法来处理瓦斯传感器的输出信号。小波包分解能够将信号分解成不同频率成分，这有助于识别出故障特征。接着，通过局部判别基（LDB）算法，基于代价函数选择最优的特征能量谱，这些特征能量谱反映了信号的异常变化，是识别故障的关键。 然后，这些特征能量谱被用作输入向量，用于训练EKF-RBF神经网络。EKF是一种非线性滤波技术，它能够对动态系统中的不确定性和噪声进行估计。在这里，EKF被用于参数估计，以优化RBF神经网络的性能。RBF神经网络以其强大的非线性映射能力和快速学习能力，非常适合模式分类任务，如故障辨识。 通过参数增广和统计动力学方法，EKF能够更准确地估计RBF神经网络的参数。这一过程涉及到带有整定因子的EKF参数估计，以确保网络的稳定性和准确性。一旦网络训练完成，就可以用于在线诊断瓦斯传感器的故障类型。 实验结果显示，该方法的故障辨识正确率超过95%，误报率和漏报率显著低于其他传统算法。这表明该方法对于实时监控和预防瓦斯传感器故障非常有效，有助于提高煤矿的安全水平。 本文提出的小波包-EKF-RBF神经网络诊断方法结合了信号处理、滤波理论和机器学习技术，为瓦斯传感器的故障诊断提供了一种高效且准确的解决方案，对于保障煤矿安全具有重要意义。此外，这种方法可以进一步应用于其他类型的传感器故障诊断，具有广泛的应用前景。