小波包分解与神经网络相结合的变速箱齿轮故障识别

• 作者: 朱忠奎 羊拯民
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 小波包 神经网络 齿轮 故障 识别
• 年，卷（期）: 2001,（5）
• 页码范围: 78-81
• 页数: 4页
• 分类号: U279.3+23
• 字数: 3222字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1298.2001.05.025

摘要

提出了一种识别变速箱齿轮故障的新方法.通过对小波包分解的分析研究,将基于小波包能量的小波包分解特征提取方法用于提取齿轮运行状态的特征向量;并以此作为BP神经网络的输入对神经网络进行训练,建立了基于BP神经网络的齿轮运行状态分类器,用以识别齿轮的运行状态;最后,以变速箱齿轮故障识别为例,用文中所述方法对变速箱齿轮的正常状态、磨损状态、断齿状态进行识别验证.验证结果表明该方法的效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	羊拯民	合肥工业大学机械与汽车工程学院	13	221	9.0	13.0
2	朱忠奎	合肥工业大学机械与汽车工程学院	7	96	4.0	7.0