基于MATLAB和LabWindows/CVI的齿轮箱故障诊断系统研究

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随着齿轮箱在工业上的应用越来越广泛,齿轮箱的故障和失效给整个生产过程造成的损失也越来越大,更有可能危害到操作人员的生命安全,因此对齿轮箱进行状态检测和故障诊断具有十分重要的现实意义。本文以Matlab和LabWindows/CVI为开发平台,研究开发了一套基于齿轮箱振动信号的故障诊断系统。具体研究内容包括:1)研究了齿轮箱的典型故障类型,通过对比多种信号分析方法(数字滤波、时域分析、频谱分析、频率细化、小波及小波包分析等),提取典型故障特征数据。2)采用神经网络进行故障诊断。研究了BP神经网络和RBF神经网络的故障识别能力,并利用齿轮箱故障仿真信号对其进行对比研究。3)采用支持向量机进行故障诊断。提出了三种参数优化方法:CV交叉验证法、GA遗传算法和PSO粒子群优化算法,并证明了其在处理小样本问题上的优越性。4)利用齿轮箱故障数据库,验证了诊断测试平台的各种功能,评价了测试平台的可靠性和实用性。
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