基于小波包变换与神经网络的齿轮故障诊断方法

摘要：

对齿轮箱故障诊断问题进行研究,由于齿轮的振动信号是非平稳信号,常规的齿轮特征提取方法难以从振动信号中提取有效故障特征信息.笔者采用小波包理论对齿轮振动信号应用db12小波进行多层分解后,从而对信号进行消噪,并对消噪后的信号进行小波包3层分解及系数重构,再次对各频段能量进行处理分析从而得到特征向量.最终应用归一化方法对特征向量处理后再结合RBF神经网络进行故障诊断,并且取得了良好的诊断效果.

关键词：齿轮、小波包、RBF神经网络、故障诊断

所属期刊栏目：23

分类号：TH132.41

在线出版日期：2010-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：21-24