小波包分解与神经网络相结合的变速箱齿轮故障识别

摘要：

提出了一种识别变速箱齿轮故障的新方法.通过对小波包分解的分析研究,将基于小波包能量的小波包分解特征提取方法用于提取齿轮运行状态的特征向量;并以此作为BP神经网络的输入对神经网络进行训练,建立了基于BP神经网络的齿轮运行状态分类器,用以识别齿轮的运行状态;最后,以变速箱齿轮故障识别为例,用文中所述方法对变速箱齿轮的正常状态、磨损状态、断齿状态进行识别验证.验证结果表明该方法的效果良好.

关键词：小波包、神经网络、齿轮、故障、识别

所属期刊栏目：32

分类号：U279.3+23(车辆工程)

在线出版日期：2004-01-08（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：78-81