【摘 要】
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在引入双谱、双相干谱和人工神经网络的基本理论之后,深入研究了汽车变速箱齿轮振动信号的双谱和双相干谱特征以及频率间的耦合情况,形成故障特征向量,并利用BP人工神经网络,
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在引入双谱、双相干谱和人工神经网络的基本理论之后,深入研究了汽车变速箱齿轮振动信号的双谱和双相干谱特征以及频率间的耦合情况,形成故障特征向量,并利用BP人工神经网络,成功地将齿轮正常信号、磨损信号和断齿信号进行了分类.研究表明,对于齿轮振动信号,双谱比双相干谱更利于故障特征提取,不同状态下的齿轮振动信号中均存在二次相位耦合现象,但是耦合的形式不同,同时也表明,基于双谱和人工神经网络的故障诊断方法是有效的.
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