基于小波包能量分布特征的齿轮故障诊断方法研究

• 作者: 李昕 王二化 王晓杰 颜鹏
• 来源期刊: 机床与液压
• 学科: 工学
• 关键词: 齿轮箱 振动 故障诊断 小波包分解
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 故障诊断与可靠性
• 页码范围: 188-192
• 页数: 5页
• 分类号: TH165+.3
• 字数: 2635字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2020.01.039

摘要

齿轮的裂纹故障不仅影响机械系统的整体性能,还会导致机器损坏,因此,研究了齿轮裂纹长度的故障诊断方法.以多传感振动信号为研究对象,将小波包各个频段的能量比系数作为齿轮裂纹的故障特征,并通过改进的神经网络模型进行特征分类,实现齿轮裂纹长度的故障诊断.研究结果表明:所提出的故障诊断方法识别率高(97.5％),通用性好,能有效辨识不同工况下的齿轮故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	颜鹏		27	54	4.0	6.0
2	王晓杰	中国科学院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所	13	82	5.0	9.0
3	王二化		29	26	3.0	4.0
4	李昕		1	1	1.0	1.0