一种BP神经网络的汽车齿轮箱故障诊断方法及实验验证

• 作者: 杨家印
• 来源期刊: 机械传动
• 关键词: 汽车齿轮箱 时频特征 BP神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 150-153
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2019.01.030

摘要

在小波神经网络算法的基础上,从时域和频域两方面对汽车齿轮箱的振动信号进行分析并提取时频域的多个表征值,设计了一种应用于汽车齿轮箱故障诊断的BP神经网络算法.采用经验模态分解法对齿轮箱时频域下的多维故障特征值进行分析和提取,导出了BP神经网络算法步骤和诊断模型;进一步以JZQ-250齿轮箱为研究对象,对该算法进行数据训练和验证,其状态实验数据结果表明,该算法能够在考虑汽车齿轮箱复杂故障下实现正确诊断,其用于汽车变速箱故障诊断具有较好的实用性,对汽车齿轮箱的故障诊断提供了一定借鉴.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨家印		9	13	2.0	3.0