【摘 要】
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齿轮箱是机械设备中非常重要的传动机构，其振动信号中包含齿轮箱运行状态的信息，当齿轮箱发生故障时，其振动信号特性也必然会改变。现以齿轮箱为研究对象，搭建了齿轮箱故障诊断实
【基金项目】
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山西省自然科学基金项目,项目编号:2015011063
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齿轮箱是机械设备中非常重要的传动机构，其振动信号中包含齿轮箱运行状态的信息，当齿轮箱发生故障时，其振动信号特性也必然会改变。现以齿轮箱为研究对象，搭建了齿轮箱故障诊断实验台，对常见的五种齿轮箱故障进行了模拟，然后利用时、频域分析方法对所测得的振动信号进行特征提取，建立了拓扑结构为11—10—4的BP神经网络的齿轮箱故障诊断系统，并构建训练样本和测试对BP网络进行训练和测试，诊断结果表明，所构建的网络对齿轮箱的复合故障诊断正确率在97．8％以上。
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