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齿轮箱加载实验是齿轮箱出厂前保证产品质量的必备工序,即保持齿轮箱油温高温下(100°C)使齿轮箱带负荷运行,达到检验齿轮箱性能的目的。传统PID调节器的设计建立在精准数学模型上,由于实际油温控制系统存
针对目前齿轮箱系统在利用神经网络故障诊断时存在正确识别率低和依靠经验选择参数的问题,提出了基于粒子群优化BP网络的齿轮箱故障诊断方法。简要介绍利用齿轮振动原理提取特征参数建立故障模型,该模型以齿轮箱特
针对基于传统BP神经网络的齿轮箱故障诊断方法存在的收敛速度慢、精度不高等问题,提出了一种基于Elman神经网络的齿轮箱故障诊断模型。该模型以齿轮箱特征向量为输入、故障类型为输出,通过改进遗传算法对El
H系列B系列工业齿轮箱大型减速机
针对信号经验模态分解(EMD)过程中存在波形混叠现象,提出一种基于聚合经验模态分解(EEMD)和Hilbert边际谱相结合的方法对齿轮箱故障进行故障诊断。首先使用小波阈值分析对背景噪声较大的齿轮箱振动
提出了基于HHT变换和SVM结合的齿轮箱故障诊断方法,介绍了固有模态函数、EMD分解和Hilbert谱以及支持向量机(SVM)理论。先对各种工况信号消噪,再利用EMD分解将信号分解为IMF分量,求出H
本文档描述了高阶累积量在故障诊断中的应用
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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
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
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