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文檔簡介
1、傳動齒輪箱故障有影響因素多樣和表現(xiàn)行為多變的特點,對齒輪箱進行故障診斷也是一個復雜的過程。目前阻礙齒輪箱故障診斷技術(shù)發(fā)展的主要問題是:如何準確地將故障特征從復雜的齒輪箱運行狀態(tài)信息中提取出來;如何提高故障診斷的可靠性和有效性。本文主要對傳動齒輪箱故障診斷的理論和實現(xiàn)進行研究。
首先,對傳動齒輪箱故障診斷系統(tǒng)進行了總體設計。本文診斷策略靈活而有彈性,采用常規(guī)故障診斷系統(tǒng)為簡單而常見的齒輪箱故障進行故障診斷,采用智能故障診斷子系統(tǒng)
2、積累知識庫對復雜故障進行診斷。
其次,在理論上建立了傳動齒輪箱故障診斷的模型,分析了齒輪箱振動機理和振動信號成分,為進一步進行分析打下基礎(chǔ)。齒輪箱上測得的振動信號有平穩(wěn)信號、周期平穩(wěn)信號和沖擊性信號三種。本文闡述了時域分析、頻域分析、解調(diào)分析三種診斷手段的原理。在進行齒輪箱故障診斷時,對信號進行振動分析是解決問題的有效手段。
再次,采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡對傳動齒輪箱進行故障診斷。小波分析可以實現(xiàn)信號降噪和頻帶分析,小波分析
3、在信號處理方面優(yōu)勢較大;人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以在故障的模式識別方面出色地發(fā)揮能力,可以將小波分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)勢結(jié)合起來。小波分析對神經(jīng)網(wǎng)絡的切入點主要有外部結(jié)合和內(nèi)部耦合兩種,本文采用外部結(jié)合手段,即松散型小波神經(jīng)網(wǎng)絡。用小波包分解獲得的頻帶分量作為輸入,傳遞給小波神經(jīng)網(wǎng)絡進行故障診斷,在神經(jīng)網(wǎng)絡內(nèi)部采用反向傳播算法作為后置處理手段。對齒輪箱故障診斷的常規(guī)手段和智能故障診斷手段進行了仿真,采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡對齒輪箱的故障進行了網(wǎng)絡訓練和模
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