基于人工神经网络的煤矿机械齿轮故障诊断研究

• 作者: 苏晨 闫君杰
• 来源期刊: 煤炭技术
• 学科: 工学
• 关键词: 齿轮 故障诊断 神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 煤矿机电与信息化
• 页码范围: 266-268
• 页数: 3页
• 分类号: TD407|TP183
• 字数: 2387字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13301/j.cnki.ct.2017.09.100

摘要

针对传统煤矿机械齿轮故障诊断中非线性特征频率导致的信号分析处理要求高等问题,提出了一种基于人工神经网络的煤矿机械齿轮故障诊断方法.首先介绍了神经网络的基本原理及其建模方法.其次将机械齿轮故障敏感参数作为神经网络的输入信号,并参与算法训练,实现机械齿轮故障的不同分类.最后,通过仿真验证了所提方法的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫君杰		12	6	2.0	2.0
2	苏晨		4	5	1.0	2.0