武汉工程大学学报
武漢工程大學學報
무한공정대학학보
JOURNAL OF WUHAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY
2011年
5期
82-88
,共7页
鲁艳军%陈汉新%贺文杰%尚云飞%陈绪兵
魯豔軍%陳漢新%賀文傑%尚雲飛%陳緒兵
로염군%진한신%하문걸%상운비%진서병
齿轮箱%特征提取%小波神经网络%故障诊断
齒輪箱%特徵提取%小波神經網絡%故障診斷
치륜상%특정제취%소파신경망락%고장진단
提出了一种基于混合特征提取和小波神经网络(WNN)的齿轮箱故障诊断方法,运用时域分析法、小波分解和小波包分解相结合的方法对齿轮箱振动信号进行故障特征提取,将所提取的特征值作为WNN分类器的特征输入参数,采用反向传播(BP)算法对WNN结构中的平移参数、尺度参数、连接权值和阈值进行调整和优化.在实验中采用不同裂纹尺寸的齿轮来模拟三种故障模式,通过对三种故障齿轮进行诊断和分类,能证明本文所提议的故障诊断方法是有效且可靠的.
提齣瞭一種基于混閤特徵提取和小波神經網絡(WNN)的齒輪箱故障診斷方法,運用時域分析法、小波分解和小波包分解相結閤的方法對齒輪箱振動信號進行故障特徵提取,將所提取的特徵值作為WNN分類器的特徵輸入參數,採用反嚮傳播(BP)算法對WNN結構中的平移參數、呎度參數、連接權值和閾值進行調整和優化.在實驗中採用不同裂紋呎吋的齒輪來模擬三種故障模式,通過對三種故障齒輪進行診斷和分類,能證明本文所提議的故障診斷方法是有效且可靠的.
제출료일충기우혼합특정제취화소파신경망락(WNN)적치륜상고장진단방법,운용시역분석법、소파분해화소파포분해상결합적방법대치륜상진동신호진행고장특정제취,장소제취적특정치작위WNN분류기적특정수입삼수,채용반향전파(BP)산법대WNN결구중적평이삼수、척도삼수、련접권치화역치진행조정화우화.재실험중채용불동렬문척촌적치륜래모의삼충고장모식,통과대삼충고장치륜진행진단화분류,능증명본문소제의적고장진단방법시유효차가고적.
