原文服务方: 机械传动       
摘要:
传统的信号处理方法不易提取故障特征,给齿轮箱的故障诊断带来很大困难.建立了齿轮箱故障诊断的灰色神经网络模型,结果验证该模型的诊断结果具有较高准确性,适于提取故障信号的非线性特征,理论上为齿轮箱故障诊断提供了一个快速有效的方法.
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文献信息
篇名 齿轮箱故障诊断灰色神经网络模型的研究
来源期刊 机械传动 学科
关键词 齿轮箱 灰色神经网络 故障诊断
年,卷(期) 2010,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 71-72,77
页数 分类号 TH13
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-2539.2010.10.019
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研究主题发展历程
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齿轮箱
灰色神经网络
故障诊断
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
机械传动
月刊
1004-2539
41-1129/TH
大16开
河南省郑州市科学大道149号
1977-01-01
中文
出版文献量(篇)
6089
总下载数(次)
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总被引数(次)
31469
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