【摘 要】
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在分析神经网络和灰色关联度应用于机械故障诊断特点的基础上,提出了齿轮箱故障的BP神经网络改进算法和ABO灰色关联度诊断法.将所测齿轮箱振动信号进行小波消噪、时频域特征
【机 构】
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华北工学院自动控制系,太原,030051
【出 处】
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全国高校机械工程测试技术研究会、中国振动工程学会动态测试专业委员会2004年代表大会暨学术年会
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在分析神经网络和灰色关联度应用于机械故障诊断特点的基础上,提出了齿轮箱故障的BP神经网络改进算法和ABO灰色关联度诊断法.将所测齿轮箱振动信号进行小波消噪、时频域特征参数提取后,讨论了特征参数的无量纲化处理方法,最后将这两种诊断法应用于齿轮箱故障诊断中.结合ABO灰色关联度诊断法简单,易于实现和BP神经网络法诊断精度较高的特点,完成了齿轮箱故障模式识别和诊断决策.实验研究结果表明,这两种方法具有较好的诊断效果.
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