【摘 要】
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提出了一种离散小波变换结合神经网络的故障状态识别方法,运用信号特征提取机理对航空用弧齿锥齿轮故障诊断及状态识别进行了研究。建立了弧齿锥齿轮传动系统振动测试试验台,
【机 构】
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西北工业大学机电学院,西安工业大学机电工程学院
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提出了一种离散小波变换结合神经网络的故障状态识别方法,运用信号特征提取机理对航空用弧齿锥齿轮故障诊断及状态识别进行了研究。建立了弧齿锥齿轮传动系统振动测试试验台,对正常结构和故障结构的齿轮传动进行了试验测试,通过小波阈值去除掉齿轮箱的振动数据信号系统噪声的影响;采用离散小波变换提取信号的能量特征,利用带有反馈算法的神经网络对齿轮系统的故障状态进行了分类识别。结果表明,该方法齿轮故障识别结果的有效率可达100%,为齿轮系统的故障分析提供了一种有效途径。
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