[发明专利]一种传感器故障诊断方法及诊断装置无效
| 申请号： | 201210176322.2 | 申请日： | 2012-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN102680017A | 公开（公告）日： | 2012-09-19 |
| 发明（设计）人： | 刘信奎;潘凤文;文武红;张洪坤;陈雪丽 | 申请（专利权）人： | 潍柴动力股份有限公司 |
| 主分类号： | G01D18/00 | 分类号： | G01D18/00 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王宝筠 |
| 地址： | 261061 山东省潍坊*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种传感器故障诊断方法及诊断装置，所述方法包括：接收传感器的输出信号；应用小波包对所述输出信号进行分解；筛选出具有最大幅值的小波包变换系数，以保留可表征故障特征的数据；根据传感器各频率成分能量的变化率进行特征提取，以获取特征向量；将所述特征向量输入到指定神经网络中，以获取传感器故障类型，其中所述指定神经网络的输入和输出层结点数分别由所述特征向量的维数和传感器故障类型数确定，网络权值和阈值经训练样本训练确定。本发明实施例采用小波包对传感器动态信号进行精细划分，并根据神经网络的输出确定传感器故障类型，从而能够有效诊断传感器的突变故障。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 传感器 故障诊断 方法 诊断 装置 | ||
【主权项】：
一种传感器故障诊断方法，其特征在于，包括：接收传感器的输出信号；应用小波包对所述输出信号进行分解；筛选出具有最大幅值的小波包变换系数，以保留可表征故障特征的数据；根据传感器各频率成分能量的变化率进行特征提取，以获取特征向量；将所述特征向量输入到指定神经网络中，以获取传感器故障类型，其中所述指定神经网络的输入和输出层结点数分别由所述特征向量的维数和传感器故障类型数确定，网络权值和阈值经训练样本训练确定。
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