期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]合肥经济技术学院机电系
年 份:1998
卷 号:28
期 号:4
起止页码:494-500
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX1996、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊
摘 要:研究基于小波分析的神经网络故障诊断方法根据齿轮驱动装置在工作时通常可能出现的故障类型,人为地在该装置上制造了类似的故障供诊断.并对实验结果进行了分析和讨论.实验表明,利用小波进行诊断信号的预处理,并将其形成向量供给神经网络进行故障诊断具有较好的效果.
关 键 词:齿轮箱 故障诊断 波变换 人工神经网络
分 类 号:TH132.46] TP18]
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