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期刊文章详细信息

小波包与改进BP神经网络相结合的齿轮箱故障识别  ( EI收录)  

Fault Diagnosis of Gearbox Using Wavelet Package and Improved BP Neural Network

  

文献类型:期刊文章

作  者:时建峰[1,2] 程珩[1] 许征程[2] 史少辉[3] 时伟[4] 钮效鵾[5]

机构地区:[1]太原理工大学机械电子工程研究所,太原030024 [2]石家庄学院国有资产管理处,石家庄050035 [3]石家庄学院物理系,石家庄050035 [4]石家庄学院科研处,石家庄050035 [5]<石家庄学院学报>编辑部,石家庄050035

出  处:《振动.测试与诊断》

基  金:山西省科技攻关项目(编号:2007032054)

年  份:2009

卷  号:29

期  号:3

起止页码:321-324

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、EI、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要: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

分 类 号:TH133.33]

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同被引文献:

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