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Helical_gear
- helical gear. it solution of helical gear problem
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- 小波分析在交通领域的应用（汽车变速器轴承故障诊断、变速器齿轮故障诊断和车辆非平稳振动分析）-Wavelet analysis in the application of the traffic (auto transmission bearing fault diagnosis, transmission gear fault diagnosis and vehicle the nonstationary vibration analysis)
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- 针对齿轮箱振动信号的非平稳性和非线性, 提出一种多重分形和支持向量机相结合的故障 诊断方法。运用多重分形理论方法对齿轮振动信号进行分析, 通过分析发现多重分形谱和广义维数作 为故障特征能够很好地反映齿轮箱的工作状态 对支持向量机的参数利用粒子群优化算法进行优化, 并 将齿轮箱振动信号的多重分形特征量作为支持向量机的输入参数以识别齿轮的故障类型。实验结果表明, 该方法在样本较小的情况下能够准确对齿轮箱的故障类型进行分类-Gearbox vibration signal of non-s
chengxu
- 小波变换进行变速箱故障诊断 首先将s1和s2信号时域谱（s1代表维修前的振动信号，s2代表维修后的振动信号），画出来进行对比，会发现s1信号的振动幅值会比较高；然后对s1和s2分别进行小波分解并画出各层的时域谱，只对比s1和s2分后的最高时域谱，s2更加的具有周期性，且幅值较小，s2周期性不够明显，且振动过于密集。分析完时域谱后开始分析频谱，首先对原信号s1和s2fft转换，得到频谱图，如图，然后再对小波分析后高频部分进行fft转换，做出频谱图。对比后我们发现，在f 2375HZ出（也就是齿
WLH
- 以齿轮系统动力学和非线性动力学理论为基础,针对齿轮系统时变啮合刚度和齿侧间隙耦合作用的具体特点,建立了齿轮系统非线性模型,并用数值积分和数值仿真方法对其在某些参数域中进行了非线性振动研究(Based on the dynamics of a gear system and the theory of nonlinear dynamics, co nsidering characteristics of coupling action of the time-varying mesh stiffn