基于经验模态分解与一维卷积神经网络的齿轮箱故障诊断.docxVIP

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2025-11-18 发布于天津
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基于经验模态分解与一维卷积神经网络的齿轮箱故障诊断.docx

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摘要

齿轮箱作为机械设备中的关键传动部件，其工况环境复杂多变，齿轮箱部件易受磨损、疲劳、冲击载荷等因素影响。目前针对齿轮箱故障诊断主要依赖于专家经验判断和人工特征提取的方法，具有效率低、精度低等局限性。随着信号处理理论和人工智能理论的不断进步，基于数据驱动的智能故障诊断方法已成为齿轮箱故障诊断领域的研究热点之一，为解决齿轮箱振动信号非平稳及其传统方法特征提取依赖于人工经验等问题，本文提出了一种基于经验模态分解和一维卷积神经网络的智能诊断方法，首先采用经验模态分解算法对原始振动信号自适应分解，得到反映不同故障特征的本征模态函数，并根据相关系数能量占比和