摘要：齿轮箱是我们日常生活中最为普遍的机械设备，因此对于齿轮箱的故障检测尤为重要。保证齿轮箱故障的减少和有效的预防，都将有利于机械设备的完整工作。

本文建立AR时序模型对齿轮箱的故障诊断研究。首先，阐述了齿轮箱的故障特征机理，接着分析了AR模型的理论，并利用AR算法确定数据模型的阶次，从中选择最优阶次即误差最小，还利用Mapminmax算法把数据进行归一化，从均方根、误差百分比等方面进行对比。最后，将数据的特征提取出来，利用knn算法把数据进行分类，计算实验精度，判断故障类型。

关键词：AR模型  齿轮箱  特征值  knn函数

目录

摘要

Abstract

1. 绪论-1

1.1  课题背景-1

1.2  研究的目的和意义-1

1.3  课题研究的基础及国内外研究发展现状-2

1.3.1时间序列分析的研究现状-2

1.3.2齿轮箱诊断技术现状-2

1.4  本章小结-3

2. 齿轮箱故障特征-4

2.1  齿轮箱故障形式-4

2.2  齿轮失效类型-4

2.3  本章小结-5

3. 基于AR模型对数据的建模-6

3.1  AR模型理论-6

3.2  AR模型阶数的确定-6

3.3  数据归一化理论-7

3.4  数据的建模与分析-7

3.4.1 正常数据-8

3.4.2 均匀磨损数据-10

3.4.3 非均匀磨损数据-12

3.5  本章小结-14

4. 数据的分类与诊断-15

4.1  knn算法理论-15

4.2  数据的分类与分析-15

4.3  本章小结-18

5. 总结与展望-19

5.1  全文总结-19

5.2  未来展望-19

参考文献-20

致  谢-21

附  录-22