CAJ | 학술논문

研究如何采用处理非平稳性的实用方法以提高监测诊断效率及水平是国内外专家一直研究的课题之一.小波包技术将信号中不同的分量无冗余、无疏漏、正交地分解到独立的频带内,这些频带里的信号能量守衡,每个频带里信号的能量对于状态监测和故障诊断都是十分有用的信息.本文对齿轮箱振动信号应用小波包分解提取故障特征向量,进一步用特征向量训练前向传播BP人工神经网络,建立齿轮运行状态分类器,对齿轮故障进行识别.实验结果表明,本文方法对齿轮箱故障诊断十分有效.
연구여하채용처리비평은성적실용방법이제고감측진단효솔급수평시국내외전가일직연구적과제지일.소파포기술장신호중불동적분량무용여、무소루、정교지분해도독립적빈대내,저사빈대리적신호능량수형,매개빈대리신호적능량대우상태감측화고장진단도시십분유용적신식.본문대치륜상진동신호응용소파포분해제취고장특정향량,진일보용특정향량훈련전향전파BP인공신경망락,건립치륜운행상태분류기,대치륜고장진행식별.실험결과표명,본문방법대치륜상고장진단십분유효.