基于集合经验模式分解与径向基函数神经网络的齿轮故障诊断

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现在机械生产设备正朝着生产自动化、结构大型化、复杂化、运行高效化的方向发展,设备和设备之间联系更加紧密,这样势必会对其可靠性方面有很高要求。机械设备的某一部件发生故障有可能引起整个生产流程的停止,造成的直接或间接经济损失也会成倍的增加,可见高可靠性、高安全性、低故障率的机械设备对现代化工业生产的重要性。齿轮传动具有结构紧凑、传动比恒定、传递扭矩大等特点,是机械设备中常用的也是应用最广泛的传动方式。同时,它也是机械生产设备中易发生故障的部位。因此,为防止机械设备被迫停止运行,延长使用时间,对其进行状态
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