小波包和BP神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用

• 作者: 范进桢 骆江锋 龙江启
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 小波包 BP神经网络 齿轮箱 分类器 故障诊断
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 试验分析
• 页码范围: 84-86,90
• 页数: 4页
• 分类号: TH13
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-2539.2007.03.028

摘要

研究如何采用处理非平稳性的实用方法以提高监测诊断效率及水平是国内外专家一直研究的课题之一.小波包技术将信号中不同的分量无冗余、无疏漏、正交地分解到独立的频带内,这些频带里的信号能量守衡,每个频带里信号的能量对于状态监测和故障诊断都是十分有用的信息.本文对齿轮箱振动信号应用小波包分解提取故障特征向量,进一步用特征向量训练前向传播BP人工神经网络,建立齿轮运行状态分类器,对齿轮故障进行识别.实验结果表明,本文方法对齿轮箱故障诊断十分有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	骆江锋		14	64	4.0	7.0
2	范进桢		42	185	7.0	12.0
3	龙江启		9	403	6.0	9.0