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文檔簡介
1、作為機(jī)械設(shè)備中關(guān)鍵部件的齒輪箱，在連接及傳遞動力方面起著至關(guān)重要的作用，齒輪箱一旦發(fā)生故障將會直接關(guān)系到整個設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)，甚至危及人身安全，因此齒輪箱故障診斷技術(shù)的研究具有重要的安全和實際工程意義。
目前，隨著人們對故障診斷準(zhǔn)確度等要求的提高，使得智能領(lǐng)域與故障診斷的結(jié)合越來越緊密，從而為故障診斷技術(shù)的研究提供了一個新的重要手段。而以Elman人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural network,R
2、NN)因其具有較好的動態(tài)特性而被廣泛地應(yīng)用于故障診斷。
本文以齒輪箱為研究對象，在深入研究其內(nèi)部結(jié)構(gòu)和工作過程的基礎(chǔ)上，建立了齒輪箱故障診斷系統(tǒng)，利用小波包理論實現(xiàn)了對測量到的齒輪箱振動信號進(jìn)行降噪處理，借鑒信息融合的思想成功地提取了能夠反映齒輪箱運(yùn)轉(zhuǎn)信息的融合特征量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)⒘?。在認(rèn)真研究了Elman網(wǎng)絡(luò)的理論框架的基礎(chǔ)上，總結(jié)分析了Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于故障診斷的不足，提出了改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將其應(yīng)用于齒
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