【摘 要】
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将计算智能引入机械传动系统的故障诊断中,并与现代信号处理方法有机地结合起来进行诊断。分别利用小波分析与神经网络相结合、小波包变换与支持向量机相结合的计算智能算法,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（编号：75104452）, 辽宁省教育厅科研基金项目（编号：L2014519）, 沈阳工程学院科技基金项目（编号：LGYB-1505）
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将计算智能引入机械传动系统的故障诊断中,并与现代信号处理方法有机地结合起来进行诊断。分别利用小波分析与神经网络相结合、小波包变换与支持向量机相结合的计算智能算法,对获得的齿轮特征信号进行了分析、识别和比较。研究表明,采用小波神经网络诊断方法,对故障能够很好地进行区分与诊断,其诊断成功率均在0.95以上;采用小波包变换与支持向量机结合的方法,对于单一故障和复合故障都能够很好地进行区分与诊断,其诊断成功率均在0.92以上。该方法不仅可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断,而且可用于其它故障诊断领域。
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