基于神经网络的烟草包装机械故障信号检测方法

为降低烟草包装机械运行故障信号检测结果的均方差，提高检测精度，通过烟草包装机械运行信号采集与小波去噪、基于神经网络的故障信号识别模型训练、故障信号动态识别，提出一种全新的检测方法。通过实验验证，新的检测方法与基于时域分析法的检测方法相比，检测结果均方差数值更低，检测精度得到提升，可为烟草包装机械运行维护提供更可靠的技术条件。