【摘 要】
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齿轮是现代机械结构中不可或缺的部件，随着齿轮工业向高速、重载、高可靠性的发展，对锥齿轮的传动质量及综合性能要求也越来越高。在齿轮安装之前，必须对齿轮进行配对检测，剔除有
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齿轮是现代机械结构中不可或缺的部件，随着齿轮工业向高速、重载、高可靠性的发展，对锥齿轮的传动质量及综合性能要求也越来越高。在齿轮安装之前，必须对齿轮进行配对检测，剔除有缺陷的齿轮对。目前国内大多数齿轮厂的齿轮配对质量检测系统是采取人工手动的方式控制齿轮滚动机运转，听取齿轮啮合所产生的噪声来判别齿轮的状态，效率及准确度较低。 为提高系统的检测效率和准确度，设计了一套基于齿轮传动噪声信号、智能化分析的齿轮缺陷检测方法，主要工作如下: 研究了齿轮传动噪声信号分析的理论基础，包括齿轮传动噪声模型、不同缺陷齿轮的噪声信号时域和频谱特征、特征值分析等。 提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical ModeDecomposition)算法和BP(Back Propagation)神经网络结合的齿轮缺陷检测方法。研究了这些算法的理论模型和实现方法，并设计了一系列仿真实验验证了算法的正确性。 开发了一套齿轮传动噪声的分析软件，实现了噪声信号时域、频域的曲线显示，特征值计算，EEMD分解，时域同步平均，信号重构，智能识别等功能。 实验包括:在实验室条件下减速箱的噪声测量与分析，以及在齿轮厂生产车间齿轮传动噪声的测量和分析。实验结果表明，本文提出的基于EEMD和BP神经网络的智能化噪声分析系统可以较好地对齿轮传动噪声进行分析并确定齿轮缺陷，具有一定的实用价值。
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