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构建了小波包能量分布、小波包能量熵、小波包能量分布与信号时域特征结合、小波能量熵与信号时域特征结合4种齿轮箱特征信号提取方法。结合BP神经网络对齿轮箱正常工况、齿面裂纹、断齿、齿面剥落4种类型工况进行特征向量提取,并进行诊断分类和对比,以得出结论。
基于小波分析和BP神经网络的齿轮箱故障诊断技术
【摘 要】
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构建了小波包能量分布、小波包能量熵、小波包能量分布与信号时域特征结合、小波能量熵与信号时域特征结合4种齿轮箱特征信号提取方法。结合BP神经网络对齿轮箱正常工况、齿
【机 构】
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西安咸阳国际机场,陕西省农业机械研究所,西安航天动力机械厂
【出 处】
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机电信息
【发表日期】
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2017年27期
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