对基于EMD-AR模型的齿轮箱故障诊断进行了研究。对齿轮箱故障振动信号采用EMD方法进行分解,得到有限个平稳的IMF(本征模式函数),对其建立AR模型,将建立的每个AR模型残差的方差和自回归参数建立Mahalanobis距离判别函数,最后进行模式特征综合,确定齿轮箱的工作状态以及故障类型。研究表明,采用EMD-AR模型进行齿轮箱故障诊断是可行有效的,提高了齿轮箱故障检测的准确性。

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对齿轮箱故障诊断特点和方法进行分析,举例介绍了小波变换在齿轮箱故障诊断中的应用。利用小波变换对齿轮箱工况信号进行分解,重构以及提取细节信号包络谱,快速准确判断出齿轮箱设备运行状态是否异常,并利用BP神经网络进行故障诊断定位,比传统方法更有效。

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目录 1 1 电动机的选择 3 1.1 选择电动机的转速 3 1.1.1 计算传动滚筒的转速 3 1.1.2 计算总传动比范围 3 1.1.3 确定电动机的转速 3 1.2 所需电动机的输出功率 3 1.2.1 工作机的功率 4 1.2.2 传动装置的总效率 4 1.2.3 所需电动机的输出功率 4 1.3 选择电动机的型号 4 2 传动装置的运动和动力参数计算 5 2.1 分配传动比 5 2.1.1 总传动比 6 2.1.2 各级传动比的分配 6 2.2 各轴功率、转速和转矩的计算 6 2.2.1 各轴理论转速 6 2.2.2 各轴的输入功率 7 2.2.3 各轴的

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Matlab数字信号处理工具箱-PWSK_DSP.ZIP MATLAB已带有数字信号处理工具箱，但不少数字信号处理学者又发展出一些数字信号处理的函数，例如我们会常用到ideal_lp、Hr_type1、dft、idft、Circonvt、freqz_m，...等等，《数字信号处理---使用MATLAB》一书提供了这样的工具箱，内容如附图，工具箱在附件中。