【故障诊断】基于改进型的节点重构小波包频带能量谱结合概率神经网络PNN实现故障诊断附Matlab代码-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab_dashi/article/details/136751831

本文提出了一种结合改进型节点重构小波包变换和概率神经网络的故障诊断策略，用于精确识别旋转机械的故障。通过频带能量谱特征提取和PNN分类，结果显示方法具有高精度和鲁棒性，适用于工业生产中的故障预警。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

🔥 内容介绍

本文提出了一种基于改进型的节点重构小波包频带能量谱结合概率神经网络（PNN）的故障诊断方法。该方法首先利用改进型的节点重构小波包变换对信号进行频带分解，提取频带能量谱特征。然后，采用概率神经网络对频带能量谱特征进行分类，实现故障诊断。仿真实验结果表明，该方法具有较高的诊断精度和鲁棒性，能够有效地诊断旋转机械的故障。

引言

旋转机械是工业生产中广泛使用的重要设备，其故障诊断对于保证生产安全和提高设备利用率至关重要。小波包变换是一种时频分析方法，具有良好的时频局部化特性，已被广泛应用于故障诊断领域。概率神经网络是一种基于概率论和神经网络原理的分类器，具有较高的分类精度和鲁棒性。

改进型的节点重构小波包变换

节点重构小波包变换是一种改进的小波包变换方法，其基本思想是在小波包分解过程中，将节点进行重构，以提高频带分解的精度。改进型的节点重构小波包变换的具体步骤如下：

概率神经网络分类

概率神经网络（PNN）是一种基于概率论和神经网络原理的分类器。其基本思想是利用训练样本的概率密度函数对输入样本进行分类。PNN的结构如图1所示。

[图1 概率神经网络结构]

PNN的训练过程如下：

将训练样本输入PNN，计算每个训练样本在每个类别上的概率密度值。
将每个训练样本的概率密度值作为该样本的权重。

PNN的分类过程如下：

将输入样本输入PNN，计算每个输入样本在每个类别上的概率密度值。
将每个输入样本的概率密度值乘以相应的权重，得到该输入样本在每个类别上的加权概率密度值。
选择加权概率密度值最大的类别作为输入样本的分类结果。

故障诊断方法

本文提出的故障诊断方法包括以下步骤：

对信号进行改进型的节点重构小波包变换，提取频带能量谱特征。
将频带能量谱特征输入PNN进行分类。
根据PNN的分类结果，判断信号的故障类型。

仿真实验

为了验证本文提出的故障诊断方法的有效性，进行了仿真实验。实验数据来自Case Western Reserve University轴承故障数据集。数据集包含正常轴承和四种不同故障类型的轴承数据。

实验结果表明，本文提出的故障诊断方法具有较高的诊断精度和鲁棒性。对于正常轴承和四种不同故障类型的轴承，诊断精度均达到95%以上。

结论

本文提出了一种基于改进型的节点重构小波包频带能量谱结合概率神经网络PNN的故障诊断方法。该方法利用改进型的节点重构小波包变换提取频带能量谱特征，并采用概率神经网络对频带能量谱特征进行分类。仿真实验结果表明，该方法具有较高的诊断精度和鲁棒性，能够有效地诊断旋转机械的故障。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);