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论文研究-小波神经网络及其在旋转机械轴心轨迹识别中的应用.pdf
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1998 年 10 月 系统工程理论与实践 第 10 期
小波神经网络及其在旋转机械轴心轨迹识别中的应用
α
盛昭瀚 李春雨
(
东南大学系统工程研究所, 江苏 南京 210096
)
摘要 提出一种基于小波变换理论的小波神经网络模式识别方法, 并将该方法应用于旋转机械轴心
轨迹的识别。在本文提出的方法中, 模式识别分两步来完成。第一步通过小波网络完成对数据的压缩,
第二步应用前馈神经网络对第一步中的压缩数据进行学习与分类, 从而达到模式识别的目的。
关键词
小波变换 神经网络 轴心轨迹 小波网络
W avelet N eural N etwo rk and Its App lication
in the Identification of Shaft Center O rbit
of Rotating M achinery
Sheng Zhaohan
L i Chunyu
(
Research Institute of System s Engineering
,
Southeast U niversity
,
N anjing
210096
)
Abstract
The w avelet neural network pattern recognition m ethod based on the w avelet
transfo rm theory is p resented and app lied into the identification of shaft center o rbit of
ro tating m achineryin this paper
.
The p roposed m ethod comp lete the identification p ro2
cess through two step s
.
In the first step
,
the data are comp ressed by w avelet network
.
In the second step
,
the comp ressed data are learned and classified by feedfo rw ard neural
network
.
Thus
,
the goal of pattern identification is arrived
.
Keywords
w avelet transform
;
neural network
,
shaft center orbit
;
w avelet network
0 引言
模式识别的一个重要问题是对被识别信号进行特征提取及数据压缩。 小波分析理论是近年来从
Fourier
分析的基础上发展起来的一种崭新的时频域局部化信号分析理论, 具有许多其他分析手段
(
如
Fourier
变换,
Gabor
变换等
)
所不具备的优良特性。这使得小波分析理论在信号处理、模式识别、图像识别、
逼近论等众多非线性领域有着广泛的应用, 并取得了一些重要突破。本文以小波分析理论为基础提出了小
波神经网络的结构, 并用小波神经网络完成对数据的压缩, 然后结合前馈神经网络构造了一种模式识别的
新方法。本文将该方法应用于旋转机械振动故障轴心轨迹的识别, 计算结果表明本文提出的模式识别方法
具有较好的分类识别能力。
1 小波神经网络的结构
设函数
7
(
·
)
满足容许性条件, 即
∫
R
g7
δ
(
w
)
g
2
gw g
dw < ∞
(
1
)
那么可数集合
5
= {
a
k
7
(
a
k
x
-
b
k
)
:
a
k
∈
R
+
,
b
k
∈
R
,
k
∈
Z
}满足框架性质, 即存在两个常数
A
> 0 和
B
<
α
本文于 1997 年 4 月 10 日收到
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