Morlet小波变换结合MLP神经网络的齿轮箱故障检测方法

发布时间：2017-10-10 07:25

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【摘要】：针对变速齿轮箱中的故障检测问题,提出了一种结合Morlet小波变换和多层感知器(MLP)神经网络的齿轮故障检测方法。首先,利用角域技术将时域中齿轮故障的非平稳振动信号转化为角域中的平稳信号。然后,利用进行Morlet小波变换并从小波系数中提取统计特征。同时根据最大能量与香农熵比来确定连续小波变换(CWT)的最优尺度,以此来缩减特征量,并将小波系数的能量和香农熵作为两个新特征添加到特征向量。最后,利用MLP神经网络对输入特征进行分类,从而检测故障。实验结果表明,该方法故障检测准确率高,且计算速度快。
【作者单位】： 南京航空航天大学机电工程学院;新疆交通职业技术学院运输管理学院;伊犁师范学院电子与信息工程学院;南京大学计算机科学与技术系;
【关键词】： 齿轮箱 故障检测 Morlet小波变换 多层感知器 神经网络 香农熵
【分类号】：TH132.41;TP183
【正文快照】： 齿轮箱已成为旋转机械的核心元件之一,轴承和齿轮缺陷是齿轮箱中存在的常见故障,目前,许多研究都是针对平稳过程中的旋转机械故障诊断[1],只有少量的研究针对启动或停止过程中的故障。然而,在齿轮设备的启动或停止过程中,所有的激励量在幅值和频率上都会改变,并包含与其状态相

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4 段晨东,李凌均,何正嘉;第二代小波变换在旋转机械故障诊断中的应用[J];机械科学与技术;2004年02期

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6 丁凯;柳兵;付士鹏;张金会;朱霄s，

本文编号：1005093