【摘 要】
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将传统的时频信号分析理论与现代小波分析、神经网络和专家系统技术融入齿轮故障诊断之中,形成一个更加完善基于神经网络的齿轮故障诊断专家系统.分析了齿轮典型故障的故障机理及其振动特征,阐述了齿轮振动信号分析与故障诊断的方法.针对齿轮的典型故障特征,采用了时域分析与频谱分析相结合的诊断方法,建立了神经网络模型,基于Windows平台和Visual C++语言,开发了基于神经网络的齿轮故障诊断专家系统.
【机 构】
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东北大学机械工程与自动化学院,沈阳,110004
【出 处】
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2006年全国机械可靠性学术交流会
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将传统的时频信号分析理论与现代小波分析、神经网络和专家系统技术融入齿轮故障诊断之中,形成一个更加完善基于神经网络的齿轮故障诊断专家系统.分析了齿轮典型故障的故障机理及其振动特征,阐述了齿轮振动信号分析与故障诊断的方法.针对齿轮的典型故障特征,采用了时域分析与频谱分析相结合的诊断方法,建立了神经网络模型,基于Windows平台和Visual C++语言,开发了基于神经网络的齿轮故障诊断专家系统.
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