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摘要
摘要
齿轮箱作为传递动力、调节转速的重要部件在各类机械设备中得到广泛应
用。故障状态下的齿轮箱产生的振动信号与正常状态存在着一定差异，且信号
特征会随故障类型的不同而产生差异，这使得对齿轮箱振动信号进行采集、处
理、分析、进而对其运行状况做出判断成为可能。本文以齿轮箱为主要研究对
象，针对运行过程中产生的振动信号进行采集与分析，以ResNeXt神经网络为
基础，实现了齿轮箱各类故障的准确判断。具体工作内容如下：
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