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摘要:
在单级齿轮传动运行试验的基础上,对齿轮箱表面振动进行同步信号平均采样处理,用小波分析来提取齿轮传动的故障信息特征,并以此作为前置处理手段为神经网络提供输入特征向量,利用神经网络的模式分类功能,有效地识别出正常齿轮传动、具有轮齿裂纹的齿轮传动和具有齿面剥落的齿轮传动3种类型的齿轮传动的运行状态.
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文献信息
篇名 小波神经网络在齿轮早期故障诊断中的应用
来源期刊 煤矿机械 学科 工学
关键词 轮齿裂纹 齿面剥落 小波包分析 神经网络 BP算法
年,卷(期) 2003,(5) 所属期刊栏目 故障·诊断
研究方向 页码范围 89-90
页数 2页 分类号 TP39
字数 1968字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-0794.2003.05.047
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 韩振南 太原理工大学齿轮研究所 82 524 12.0 19.0
2 熊诗波 太原理工大学齿轮研究所 71 932 18.0 26.0
3 李进宝 太原理工大学齿轮研究所 11 115 7.0 10.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
轮齿裂纹
齿面剥落
小波包分析
神经网络
BP算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
煤矿机械
月刊
1003-0794
23-1280/TD
大16开
哈尔滨市古香街30号
14-38
1980
chi
出版文献量(篇)
21080
总下载数(次)
49
相关基金
山西省自然科学基金
英文译名:Shanxi Natural Science Foundation
官方网址:http://sxnsfc.sxinfo.gov.cn/sxnsf/index.aspx
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导