作者：付志敏; 许昕; 潘宏侠; 赵雄鹏; 梁海英供输弹系统elman神经网络故障识别
摘要：对于供输弹系统早期故障信息易湮没在强噪声中,潜在故障特征难以提取的问题,提出1种基于MRSVD与Elman神经网络的早期故障识别方法。供输弹系统振动信号经过预处理后采用双树复小波进行降噪,之后利用多分辨奇异值分解对降噪信号有效分解为若干分量,提取各分量的能量,归一化后将其作为特征值,运用Elman神经网络对供输弹系统早期故障有效识别。结果表明,该方法能有效识别供输弹系统早期故障,识别率为94.44%,证明该方法对自动供输弹系统早期故障识别的有效性。
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