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小波包与改进BP神经网络相结合的齿轮箱故障识别
被引量：
12
1
作者
时建峰
程珩
+3 位作者
许征程
史少辉
时伟
钮效鵾
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2009年第3期321-324,共4页
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...
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。
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关键词
小波包
BP神经网络
齿轮箱
故障识别
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题名
小波包与改进BP神经网络相结合的齿轮箱故障识别
被引量：
12
1
作者
时建峰
程珩
许征程
史少辉
时伟
钮效鵾
机构
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
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2009年第3期321-324,共4页
基金
山西省科技攻关项目(编号:2007032054)
文摘
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。
关键词
小波包
BP神经网络
齿轮箱
故障识别
Keywords
wavelet packet BP neural network gearbox fault recognition
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
小波包与改进BP神经网络相结合的齿轮箱故障识别
时建峰
程珩
许征程
史少辉
时伟
钮效鵾
《振动．测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2009
12
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