小波包与改进BP神经网络相结合的齿轮箱故障识别
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    应用小波包分解技术提取齿轮箱振动信号中的故障特征向量,并以此作为改进BP神经网络的输入,对神经网络进行训练,建立了齿轮箱运行状态分类器,用以识别齿轮箱的运行状态。试验结果表明,小波包分解与神经网络相结合的齿轮箱齿轮故障识别方法是可靠的,可以准确识别齿轮箱的故障。

    Abstract:

    The wavelet package was applied to decompose vibration signals of a gearbox to get the fault feature vectors. The feature vectors were employed as the input samples to train an improved BP neural network, and then the running s tate classifier of the gearbox fault was set up. The experimental results show t hat the proposed method is effective for gearbox fault diagnosis.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
您是第位访问者
振动、测试与诊断 ® 2024 版权所有
技术支持:北京勤云科技发展有限公司