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小波包与改进BP神经网络相结合的齿轮箱故障识别

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摘要

应用小波包分解技术提取齿轮箱振动信号中的故障特征向量,并以此作为改进BP神经网络的输入,对神经网络进行训练,建立了齿轮箱运行状态分类器,用以识别齿轮箱的运行状态.试验结果表明,小波包分解与神经网络相结合的齿轮箱齿轮故障识别方法是可靠的,可以准确识别齿轮箱的故障.

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来源
《振动、测试与诊断》|2009年第3期|321-324|共4页
作者
时建峰; 程珩; 许征程; 史少辉; 时伟; 钮效鹍;
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作者单位

太原理工大学机械电子工程研究所,太原,030024;

石家庄学院国有资产管理处,石家庄,050035;

太原理工大学机械电子工程研究所,太原,030024;

石家庄学院国有资产管理处,石家庄,050035;

石家庄学院物理系,石家庄,050035;

石家庄学院科研处,石家庄,050035;

《石家庄学院学报》编辑部,石家庄,050035;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类滚动轴承;
关键词
小波包; BP神经网络; 齿轮箱; 故障识别;

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