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在大型连轧机组中,主传动系统的减速机、齿轮座承受着巨大的负载,很容易出现各种故障。采用神经网络自适应滤波方法和小波分解方法在线分析传动齿轮的振动信号,有效地分解出信号中由故障所引起的成分,准确地诊断出连轧机传动齿轮的各种故障原因,为大型连轧机组齿轮传动系统的故障在线监测提供了新的有效的工具。

参考文献

[1] 徐金梧,张晓彤.基于神经网络的多传感器自适应滤波[J].北京科技大学学报,1999(03):273-276.
[2] Bernard Widrow;John M Mc .Cool Stationary and Nonstationary Learning Characteristics of the LMS Adaptive Filter[J].Proceedings of the IEEE,1976,64(08):1151-1162.
[3] Kaczorek T. .Adaptation algorithms for 2-D feedforward neural networks[J].IEEE Transactions on Neural Networks,1995(2):519-521.
[4] RUMELHART D E;McClelland J L.Parallel Distributed Processing[M].MIT Press,1986
[5] Piche S.W. .Steepest descent algorithms for neural network controllers and filters[J].IEEE Transactions on Neural Networks,1994(2):198-212.
[6] Stephane S;Mallat G .A Theory for Multiresolution Signal Decomposition:The Wavelet Representation IEEE Tran[J].On pattern Analysis and Machine Intelligence,1989,11(07):674-693.
[7] 徐科,杨德斌.小波变换在齿轮局部缺陷诊断中的应用[J].机械工程学报,1999(03):105.
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