基于LSTM-PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電潛泵故障診斷方法

摘要： 針對電潛螺桿泵故障預(yù)測中發(fā)生故障難以及時發(fā)現(xiàn)、發(fā)現(xiàn)難以準(zhǔn)確判別故障類型等問題，提出一種基于深度學(xué)習(xí)長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)結(jié)合概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)的電潛螺桿泵故障預(yù)測方法。以LSTM網(wǎng)絡(luò)為回歸模型，使用時間序列法預(yù)測故障信號的未來趨勢，利用小波包分解螺桿泵的故障信號，提取其中的故障特征，再結(jié)合油壓、產(chǎn)量等多個工作參數(shù)，構(gòu)建電潛螺桿泵的故障特征向量，并憑借PNN網(wǎng)絡(luò)判別預(yù)測信... （共7頁）

電潛螺桿泵 小波包分解 故障診斷 長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)