基于时频综合特征提取与BP神经网络的齿轮箱故障诊断研究

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随着现代科学技术的进步和工业技术的完善,机械设备正朝着连续化与自动化方向发展,机械设备之间的连接更为紧密。齿轮箱具有传动力矩大、传动比固定、传动精度高、结构紧凑等优点,是机械设备中非常重要的通用零部件。齿轮箱振动信号中包含齿轮箱运行状态的所有信息,当齿轮箱的运行状态发生变化时,其振动信号特性也必然会相应发生变化。研究齿轮箱振动特性,从其振动信号中提取有用信息,对齿轮箱故障诊断及实时监测有重要意义,不仅能够降低设备维修成本,而且能有效提高齿轮箱工作过程中的可靠性与稳定性,对人民生命财产安全保护意义重大
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