2020年机械设备（电子机械设备）通用机械（通用机械设备）行业齿轮箱领域行业分析报告（市场调查报告）.pdf
2021-05-13 21:01:51
2.76MB
国际标准振动信号分析方法在齿轮箱故障诊断中的应用，本文分析了齿轮箱常见的故障及振动信号的时域及频谱的特征，为诊断分析工程师提供有效帮助。
2021-04-26 14:37:29
1.49MB
1
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Elman神经网络的权值和阈值进行优化,将优化后的Elman神经网络用于齿轮箱故障诊断。仿真结果表明,该故障诊断模型加快了网络训练速度,提高了齿轮箱故障诊断的准确度和精度。
2021-04-12 22:29:39
247KB
1
齿轮箱数据，包括多种齿轮故障数据，内附自己整理的详细说明，包括传感器种类，各个数据介绍，适合故障检测诊断等等算法验证
2021-03-23 17:00:38
28.53MB
1
基于稀疏成分分析的欠定盲源分离技术在风力发电机齿轮箱轴承故障特征提取中的应用
2021-03-03 21:09:17
626KB
1
采用小波阈值法对齿轮箱故障信号进行去噪预处理,将经验模式分解(EMD)和快速傅立叶变换(FFT)相结合对齿轮箱故障信号进行特征提取,这种方法适用于非线性非平稳信号的自适应状态分析。利用EMD方法将去噪后的信号就行经验模态分解,得到一定数量的固有模态函数(IMF)分量,选取具有特定意义的IMF进行FFT,就可以得到相应的功率谱,从而提取齿轮箱故障特征频率。
2021-02-21 13:37:10
250KB
1