【摘 要】
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针对得到的齿轮箱运行中振动信号信噪比低而引起的故障识别精度低的问题,提出了一种新的基于卡尔曼滤波与BP神经网络的设备故障诊断方法,卡尔曼滤波的作用是对振动信号降噪处理
【机 构】
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山西省机械产品质量监督检验站,中北大学信息与通信工程学院
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针对得到的齿轮箱运行中振动信号信噪比低而引起的故障识别精度低的问题,提出了一种新的基于卡尔曼滤波与BP神经网络的设备故障诊断方法,卡尔曼滤波的作用是对振动信号降噪处理然后提取特征,而BP网络则可实现故障的识别。通过算法仿真以及齿轮箱实验可证明,结合此种算法便可解决信噪比低的问题,与此同时也提高了故障识别精度。
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