小波-神经网络在齿轮故障诊断中的应用

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基于齿轮箱故障齿轮的特征提取,提出了将小波包分析与神经网络结合的齿轮故障诊断方法。对齿轮信号进行3层小波包分解,构造小波包特征向量作为故障样本,用训练好的BP神经网络进行故障诊断,实验结果表明该方法能够有效地诊断出齿轮的故障类型。 Based on the feature extraction of gearbox fault gear, a gear fault diagnosis method based on wavelet packet analysis and neural network is proposed. The gear signal is decomposed by 3-layer wavelet packet, and the wavelet packet feature vector is constructed as the fault sample. The BP neural network is used to diagnose the fault. The experimental results show that this method can effectively diagnose the fault type of the gear.
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