本文關(guān)鍵詞：Morlet小波變換結(jié)合MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障檢測(cè)方法

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【摘要】：針對(duì)變速齒輪箱中的故障檢測(cè)問題,提出了一種結(jié)合Morlet小波變換和多層感知器(MLP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪故障檢測(cè)方法。首先,利用角域技術(shù)將時(shí)域中齒輪故障的非平穩(wěn)振動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為角域中的平穩(wěn)信號(hào)。然后,利用進(jìn)行Morlet小波變換并從小波系數(shù)中提取統(tǒng)計(jì)特征。同時(shí)根據(jù)最大能量與香農(nóng)熵比來確定連續(xù)小波變換(CWT)的最優(yōu)尺度,以此來縮減特征量,并將小波系數(shù)的能量和香農(nóng)熵作為兩個(gè)新特征添加到特征向量。最后,利用MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入特征進(jìn)行分類,從而檢測(cè)故障。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法故障檢測(cè)準(zhǔn)確率高,且計(jì)算速度快。
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;新疆交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院運(yùn)輸管理學(xué)院;伊犁師范學(xué)院電子與信息工程學(xué)院;南京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系;
【關(guān)鍵詞】： 齒輪箱 故障檢測(cè) Morlet小波變換 多層感知器 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 香農(nóng)熵
【分類號(hào)】：TH132.41;TP183
【正文快照】： 齒輪箱已成為旋轉(zhuǎn)機(jī)械的核心元件之一,軸承和齒輪缺陷是齒輪箱中存在的常見故障,目前,許多研究都是針對(duì)平穩(wěn)過程中的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷[1],只有少量的研究針對(duì)啟動(dòng)或停止過程中的故障。然而,在齒輪設(shè)備的啟動(dòng)或停止過程中,所有的激勵(lì)量在幅值和頻率上都會(huì)改變,并包含與其狀態(tài)相

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 段晨東;李凌均;何正嘉;;基于提升模式的非抽樣小波變換及其在故障診斷中的應(yīng)用[J];機(jī)械強(qiáng)度;2006年06期

2 彭曉紅;彭惠芬;;基于小波變換的軸力桿裂紋識(shí)別[J];中國(guó)設(shè)備工程;2009年06期

3 程珩,杜嵐松;小波變換在故障診斷中的應(yīng)用[J];山西機(jī)械;2003年04期

4 段晨東,李凌均,何正嘉;第二代小波變換在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用[J];機(jī)械科學(xué)與技術(shù);2004年02期

5 柳長(zhǎng)昕;王鋒;劉傳海;柳穎;柳振河;吳世光;黎世翔;;基于小波變換的隱Markov模型離心泵故障診斷方法研究[J];現(xiàn)代機(jī)械;2009年01期

6 丁凱;柳兵;付士鵬;張金會(huì);朱霄s，

本文編號(hào)：1005093