《表1 齿轮箱归一化特征向量》

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《齿轮箱故障预测模型设计与研究》

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齿轮箱运行状态直接影响到传动设备能否正常工作，齿轮箱失效的形式和情况有很多，如齿轮失效、轴和轴系失效、箱体共振和轴承疲劳脱落和点蚀等，据资料统计，内零部件失效情况中齿轮和滚动轴承的故障占80%左右[12]。发生故障的齿轮箱的时频域信号和正常的信号有差异，因此可以通过这些特征信息的差异对其进行区分和诊断。为此，首先需要提取齿轮箱故障时频域信号的特征，文献[13]中以JZQ250型齿轮箱为研究对象，采用加速度传感器固定在齿轮箱特定位置来采集时频域信号，从时频域信号特征关联性角度综合考虑选取了均值、偏度、裕度指标、峭度指标、偏态指标、功率谱重心指标、功率谱方差、相关因子、谐波因子、谱原点距为特征参数，为了便于BP神经网络处理，将得到的原始特征参数按照式（1）进行[0，1]的归一化处理，处理结果如表1所示。