本文档描述了高阶累积量在故障诊断中的应用
基于倒频谱在齿轮箱故障分析中的应用,便于精确分析齿轮故障
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机械设备运行中得到的诊断信息往往存在信噪比低、信号混叠等问题,严重影响提取真实的故障信号特征,降低了诊断准确率。针对上述问题,提出一种新的基于快速独立分量分析与概率神经网络的设备故障诊断方法,FAST
为了解决BP算法的缺陷,建立了GA-BP相结合的故障诊断模型。利用GA算法优化BP神经网络权值和阈值,改善故障诊断性能。GA-BP网络对齿轮箱的工作状态进行故障诊断,仿真表明:该算法可以高效、可靠地运
齿轮箱是煤炭机械设备中的关键部件,对齿轮箱进行故障诊断对于节约煤炭产业维护成本,降低损失有重要意义。但在实际工作中,齿轮由于工作条件上的限制,转速会产生波动,在不停地发生变化。传统的故障诊断技术只针对
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对外啮合齿轮泵的泄漏量进行了分析,通过对其泄漏原理的阐述,推导了外啮合齿轮泵的泄漏量的计算公式,并提出减小外啮合齿轮泵泄漏的措施,可供高压高速齿轮泵的设计和制造参考。
齿轮的扭转啮合刚度计算是进行其动态特性分析的基础,根据扭转啮合刚度定义,从齿轮传动误差角度考虑,利用有限元方法得出不同扭矩下各变形对应的齿轮扭转角变形;通过分析不同齿轮转角对应的扭转啮合刚度,得出单齿
LC谐振频率计算工具 used for calculate the frequency of LC