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齿轮作为机械设备的传动部分,担负着传递动力和运动的重要使命,在工业生产中得到了广泛的应用。齿轮故障不仅会损坏齿轮本身,而且它的运行状况正常与否直接关系到整个设备的运转,甚至危及人身安全,造成巨大的经济损失和社会影响。因此,对齿轮的故障模式识别和诊断研究具有重要意义和工程实用价值。近年来,由于计算机技术、信号处理、人工智能等技术的发展,促进了故障诊断技术的不断发展,尤其是随着神经网络技术的日趋完善,基于神经网络的故障诊断已成为故障诊断领域研究的热点。特征的提取是基于神经网络故障模式识别的重要环节,而小