【摘 要】
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振动信号是反应齿轮故障的显著信号之一,将测得的振动信号进行小波分析变换到时频域,对其高频成分加以提取并进行Hilbert包络功率谱分析,发现通过识别边频带成分来进行齿轮故
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振动信号是反应齿轮故障的显著信号之一,将测得的振动信号进行小波分析变换到时频域,对其高频成分加以提取并进行Hilbert包络功率谱分析,发现通过识别边频带成分来进行齿轮故障诊断的方法并不理想.对测得的振动信号进行小波包分析变换到时频域,对故障频率变化明显的频段进行重构,对重构信号进行谱分析并提取特征能量.建立BP神经网络,以提取的特征能量作为网络输入量,进行故障识别,实验分析结果表明该方法取得了较好的实验效果.
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