基于包络分析的齿轮故障监测及基于人工神经网络的齿轮故障分类

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齿轮是机械传动系统中应用最为广泛的部件,现代科技的发展使机械设备越来越精密化,给这些设备的状态监测带来困难。齿轮箱是机械设备中的重要一员,其工作状态的监测必须具有实时性和有效性,这样机械设备中任何故障都能被检测到,并能在早期得到及时的维修。包络分析在轴承和齿轮的故障诊断中已经得到广泛的应用,传统方法要求监测信号在带通滤波前需进行时域同步平均处理,以提高包络分析的效果。然而,在实际应用中,齿轮振动信号的时域同步平局处理很难进行,需要其他的方法来辅助齿轮故障诊断中包络分析。针对上述问题,本文提出
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