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应用小波包分解技术提取齿轮箱振动信号中的故障特征向量，并以此作为改进BP神经网络的输入，对神经网络进行训练，建立了齿轮箱运行状态分类器，用以识别齿轮箱的运行状态。试验结果表明，小波包分解与神经网络相结合的齿轮箱齿轮故障识别方法是可靠的，可以准确识别齿轮箱的故障。
小波包与改进BP神经网络相结合的齿轮箱故障识别
【摘 要】
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应用小波包分解技术提取齿轮箱振动信号中的故障特征向量，并以此作为改进BP神经网络的输入，对神经网络进行训练，建立了齿轮箱运行状态分类器，用以识别齿轮箱的运行状态。试验结果
【机 构】
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太原理工大学机械电子工程研究所,石家庄学院国有资产管理处,石家庄学院物理系,石家庄学院科研处,《石家庄学院学报》编辑部
【出 处】
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振动．测试与诊断
【发表日期】
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2009年3期
【基金项目】
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山西省科技攻关项目（编号：2007032054）.
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