【摘 要】
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本文为了寻找一种适合大型低速重载齿轮箱的滤波消噪方法，应用提升小波滤波、改进提升小波变步长LMS 自适应滤波和粒子滤波三种算法对声发射信号进行消噪，用BP 神经网络进
【机 构】
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中航飞机股份有限公司西安制动分公司,陕西西安 710056
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本文为了寻找一种适合大型低速重载齿轮箱的滤波消噪方法，应用提升小波滤波、改进提升小波变步长LMS 自适应滤波和粒子滤波三种算法对声发射信号进行消噪，用BP 神经网络进行故障诊断。首先建立BP 神经网络基本模型，搭建低速重载齿轮箱的BP 神经网路故障诊断流程图，确定输入层的节点数、权向量和期望误差和学习效率，应用归一化对消噪前后的训练样本和测试样本进行处理，根据训练好的神经网络进行故障诊断；根据对比分析验证了粒子滤波技术有效地应用在低速重载齿轮箱声发射检测中。
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