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摘 要:本发明公开了一种基于小波神经网络的齿轮裂纹识别方法,该方法首先收集各种不同工况下的原始振动信号,采用小波包分析方法提取振动信号的故障特征。然后根据基于反向传播算法的小波神经网络对小波函数的相关参数进行优化。小波神经网络用非正交小波函数代替s形函数作为隐层的激活函数,通过对小波函数的放大和平移运算,可以根据不同的实际应用情况对小波函数进行控制和调整,可以检测局部特征同时在时域和频域也可对原始信号进行全局处理。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910441786.3 | 专利名称: | 基于小波神经网络的齿轮裂纹识别方法 |
申请日: | 2019-05-24 | 申请/专利权人 | 武汉工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区雄楚大街693号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F30/17搜分类 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 2023-07-18 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110222390B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |