装甲兵工程学院学报
裝甲兵工程學院學報
장갑병공정학원학보
JOURNAL OF ARMORED FORCE ENGINEERING INSTITUTE
2009年
4期
36-39,44
,共5页
胡易平%安钢%牛跃听%刘广洋
鬍易平%安鋼%牛躍聽%劉廣洋
호역평%안강%우약은%류엄양
小波分析%神经网络%变速箱%状态识别
小波分析%神經網絡%變速箱%狀態識彆
소파분석%신경망락%변속상%상태식별
针对变速箱故障信号的非平稳和时变特性,提出了小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别方法.为了验证该方法的有效性,试验模拟了某型车辆变速箱正常、7216轴承滚动体点蚀及3挡被动齿轮严重磨损3种状态,以箱体振动信号作为分析信号,首先对信号应用小波阈值法降噪减少干扰,接着将小波分解系数单子带重构得到不同频带的信号分量,提取各频带能量作为特征向量输入神经网络进行状态识别,结果表明该方法能有效识别变速箱的3种状态.
針對變速箱故障信號的非平穩和時變特性,提齣瞭小波分析和神經網絡結閤的變速箱狀態識彆方法.為瞭驗證該方法的有效性,試驗模擬瞭某型車輛變速箱正常、7216軸承滾動體點蝕及3擋被動齒輪嚴重磨損3種狀態,以箱體振動信號作為分析信號,首先對信號應用小波閾值法降譟減少榦擾,接著將小波分解繫數單子帶重構得到不同頻帶的信號分量,提取各頻帶能量作為特徵嚮量輸入神經網絡進行狀態識彆,結果錶明該方法能有效識彆變速箱的3種狀態.
침대변속상고장신호적비평은화시변특성,제출료소파분석화신경망락결합적변속상상태식별방법.위료험증해방법적유효성,시험모의료모형차량변속상정상、7216축승곤동체점식급3당피동치륜엄중마손3충상태,이상체진동신호작위분석신호,수선대신호응용소파역치법강조감소간우,접착장소파분해계수단자대중구득도불동빈대적신호분량,제취각빈대능량작위특정향량수입신경망락진행상태식별,결과표명해방법능유효식별변속상적3충상태.
