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在单级齿轮传动运行试验的基础上,对齿轮箱表面振动进行同步信号平均采样处理,用小波分析来提取齿轮传动的故障信息特征,并以此作为前置处理手段为神经网络提供输入特征向量,利用神经网络的模式分类功能,有效地识别出正常齿轮传动、具有轮齿裂纹的齿轮传动和具有齿面剥落的齿轮传动3种类型的齿轮传动的运行状态.
小波神经网络在齿轮早期故障诊断中的应用
【摘 要】
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在单级齿轮传动运行试验的基础上,对齿轮箱表面振动进行同步信号平均采样处理,用小波分析来提取齿轮传动的故障信息特征,并以此作为前置处理手段为神经网络提供输入特征向量,
【机 构】
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太原理工大学齿轮研究所
【出 处】
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煤矿机械
【发表日期】
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2003年5期
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