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一种基于混合推理和神经网络的齿轮箱故障智能诊断方法，主要包括以下步骤：智能 诊断系统知识库的充实；将专家知识存入计算机，并结合神经网络进行模式识别；分析 齿轮箱的主要异常现象，系统地研究齿轮的振动、噪声产生的机理；分析齿轮振动的数学 模型，充分利用现场故障数据，分析各种故障类型的振动机理；充实各种故障的时域及频 域特征，并确定齿轮故障信号的特征提取方法；数据分析方法主要包括：带通滤波频谱分 析、双关分析、包络解调分析、基于EMD的解调分析。本发明克服了传统的串行信息处 理在模式识别和人工智能等领域所存在的问题，使该模式识别网络完全由计算机实现，便 于实现故障诊断的自动化和智能化，能够为诊断决策及时提供依据。
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