【摘 要】
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齿轮箱是现代机械系统重要的组成部分,但是也是出现故障的多发部位,由于激振力的作用会产生一定方向和频率的冲击振动而造成传动机构的裂纹和松动,影响到整个机构的运行状态
【出 处】
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可编程控制器与工厂自动化(PLC FA)
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齿轮箱是现代机械系统重要的组成部分,但是也是出现故障的多发部位,由于激振力的作用会产生一定方向和频率的冲击振动而造成传动机构的裂纹和松动,影响到整个机构的运行状态。基于DSP处理器为核心组建一套完善的故障诊断系统是一项非常有效经济的方法,但是存在传统的开发周期长、调试效率低等缺点。本文基于模型设计,以齿轮箱为研究对象,剖析齿轮箱振动信号,提取频率范围内参数指标,搭建一套数据采集,数据预处理,结合神经网络的诊断系统,根据不同特征值的变化可以明确故障形式,最终实现对齿轮箱的有效智能故障识别。
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