农业工程学报
農業工程學報
농업공정학보
2012年
22期
58-62
,共5页
贾继德%张玲玲%曾锐利%江红辉%肖云魁%朱忠奎
賈繼德%張玲玲%曾銳利%江紅輝%肖雲魁%硃忠奎
가계덕%장령령%증예리%강홍휘%초운괴%주충규
变速箱%故障诊断%神经网络%极坐标角频分布
變速箱%故障診斷%神經網絡%極坐標角頻分佈
변속상%고장진단%신경망락%겁좌표각빈분포
变速箱齿轮磨损将导致振动信号中出现冲击响应成分,通过对每转内冲击响应成分的监测,可实现变速箱齿轮磨损故障诊断.为了提高变速箱齿轮磨损故障可视化监测与诊断效果,该文提出了一种极坐标角频分布方法.将采集的变速箱振动信号通过连续小波变换进行消噪处理并转变为极坐标角频分布,充分表现变速箱齿轮不同磨损工况时冲击成分的变化.以每种磨损工况时6转内的能量作为齿轮磨损特征向量,并将特征向量输入给BP神经网络进行分类训练和模式识别,有效地识别了变速箱的4种磨损状态.该研究结果为极坐标角频分布方法在变速箱状态监测与故障诊断的工程应用提供了参考.
變速箱齒輪磨損將導緻振動信號中齣現遲擊響應成分,通過對每轉內遲擊響應成分的鑑測,可實現變速箱齒輪磨損故障診斷.為瞭提高變速箱齒輪磨損故障可視化鑑測與診斷效果,該文提齣瞭一種極坐標角頻分佈方法.將採集的變速箱振動信號通過連續小波變換進行消譟處理併轉變為極坐標角頻分佈,充分錶現變速箱齒輪不同磨損工況時遲擊成分的變化.以每種磨損工況時6轉內的能量作為齒輪磨損特徵嚮量,併將特徵嚮量輸入給BP神經網絡進行分類訓練和模式識彆,有效地識彆瞭變速箱的4種磨損狀態.該研究結果為極坐標角頻分佈方法在變速箱狀態鑑測與故障診斷的工程應用提供瞭參攷.
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