基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷研究.pdf

1、隨著連軋技術(shù)的出現(xiàn)，軋機(jī)越來(lái)越朝著大型化、連續(xù)化、自動(dòng)化的方向發(fā)展。軋機(jī)的傳動(dòng)系統(tǒng)一旦出現(xiàn)故障，就會(huì)造成整臺(tái)軋機(jī)甚至整條生產(chǎn)線的停產(chǎn)，由此將造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。在軋機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)出現(xiàn)的故障中，齒輪箱的故障占有很大的比例。
　　齒輪箱的故障診斷方法很多，有振動(dòng)診斷、聲學(xué)診斷、油樣分析等。其中，振動(dòng)信號(hào)分析是對(duì)齒輪箱進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷的重要手段，也是最有效的診斷方法。本文主要對(duì)齒輪箱中的齒輪和軸承的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析。
　　本文對(duì)

2、齒輪和軸承進(jìn)行振動(dòng)機(jī)理研究，找出故障發(fā)生的原因。并根據(jù)小波去噪理論對(duì)測(cè)得的信號(hào)進(jìn)行去噪處理，從而有效地去除了混雜在其中的高頻噪聲信號(hào)，提取了故障特征信號(hào)頻帶內(nèi)的信號(hào)成分。
　　小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是建立在小波分析基礎(chǔ)上的一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它綜合了小波分析的時(shí)頻分析特性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)特性。本文將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到齒輪箱故障診斷當(dāng)中。通過(guò)試驗(yàn)驗(yàn)證，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到齒輪箱的故障診斷當(dāng)中，有利于提高故障的確診率，有著良好的發(fā)展前景。