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第 24 卷第 1 期振动、测试与诊断 V o l. 24 N o. 1
年月
2004 3 Jou rnal of V ib ration,M easu rem en t & D iagno sis M ar. 2004
小波分析和神经网络技术在故障诊断中的应用
王计生黄惟公喻俊馨
(西华大学机械工程与自动化学院成都, 610039)
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摘要介绍了智能诊断技术、小波分析技术及神经网络技术, 阐述了小波与神经网络相结合的两种方式——松散
型小波神经网络和紧致型小波神经网络。在此基础上, 以松散型小波神经网络对刀具故障的在线监测为例, 说明了
小波分析和神经网络技术对刀具故障进行在线监测, 故障预报正确率为 87 7%。
关键词小波分析神经网络刀具智能诊断
中图分类号 T P1
去噪能力以及便于提取弱信号的特点, 在非平稳信
引言号的处理以及对信号进行时频分析中得到了广泛的
应用[2 ]。小波分析是对信号在低频段进行有效的逐
智能诊断技术是近 40 年发展起来的一门新科层分解, 而小波包分析是对小波分析的一种改进, 它
学, 它是适应工程实际需要而形成的各学科交叉的为信号提供了一种更加精细的分析方法, 对信号在
综合学科, 它的发展和其他许多学科的发展密切相全频段进行逐层有效的分解, 更有利于提取信号的
关, 很容易吸收最新的成果和方法, 新的成果和方法特征。
[1 ]
反过Ξ来又为它注入了更大的发展活力。近几年, 神
1. 2 神经网络技术
经网络、小波分析和分形理论等新方法和理论在各
种诊断中的应用就是明显例证。神经网络理论是在现代神经科学研究成果的基
小波分析技术的出现, 无疑为故障诊断提供了础上提出来的, 是一种抽象的数学模型, 是人工智能
一个有利的分析工具, 小波分析技术和已有诊断技的一个分支, 目前已经形成了数十种网络, 主要有:
术的结合是一个吸引人的课题, 也是科学技术发展多层感知器, Kohom en 自组织特征映射, Hopfield
的必然。人工神经网络( A rtificial N eu ral 自适应共振理论, A R T 网络, RBF 网络, 小波神经
N etwo rk s, 简称 ANN ) 是人工智能的一个分支, 它网络及概率神经网络等。与传统的人工智能专家系
80 年代末期开始应用于设备故障诊断。目前, 小波统相比, 神经网络具有如下优点: a. 人工神经网络可
与神经网络的结合——小波神经网络在设备智能诊以实时运行; b. 人工神经网络能直接使用时间序列
断技术方面的应用受到了广泛关注, 并有许多成功数据, 而专家系统需要将数值数据转化成符号信
的应用实例。号[3 ]。正是由于神经网络技术具有这种自学习能力、
分布式并行处理数据能力以及非线性映射能力, 从
1 小波分析和神经网络技术而使神经网络理论在设备的智能诊断中得到广泛的
应用和高度的重视。
1. 1 小波及小波分析
2 小波与神经网络的结合
小波(w avelet) , 即小区域的波, 是一种特殊的
长度有限、平均值为 0 的波形。小波分析源于信号分故障诊断的一个主要步骤是对信号进行采集和
析, 源于函