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gear fault detection Analysis Method Based on Fractional Wavelet Transform and Back Propagation Neural Network

Computer Modeling in Engineering & Sciences 2019年第12期121卷 1011-1028页

作者： Yanqiang Sun Hongfang Chen Liang Tang Shuang Zhang Beijing Engineering Research Center of Precision Measurement Technology and Instruments Beijing University of TechnologyBeijing100124China

A gear fault detection analysis method based on Fractional Wavelet Transform(FRWT)and Back Propagation Neural Network(BPNN)is *** the changing order as the variable,the optimal order of gear vibration signals is determined by discrete fractional Fourier *** the optimal order,the fractional wavelet transform is applied to eliminate noise from gear vibration *** this way,useful components of vibration signals can be successfully separated from background ***,a set of feature vectors obtained by calculating the characteristic parameters for the de-noised signals are used to characterize the gear vibration ***,the feature vectors are divided into two groups,including training samples and testing samples,which are input into the BPNN for learning and *** results showed that this gear fault detection analysis method could well maintain the useful signal components related to gear faults and effectively extract the weak fault *** accuracy rate reached 96.67%in the identification of the type of gear fault.

关键词： gear fault detection preparation factional wavelet transform back propagation neural network

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