概率神经网络在车辆齿轮箱典型故障诊断中的应用

• 作者: 吴巍屹 张阳阳 时晓文 苏小波 贾云献
• 来源期刊: 汽车工程
• 关键词: 齿轮箱 故障诊断 概率神经网络 模式识别
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 页码范围: 972-977
• 页数: 6页
• 字数: 3521字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2020.07.018

摘要

为提高汽车齿轮箱典型故障的诊断效率和准确性,提出一种基于概率神经网络的齿轮箱故障诊断方法.通过对某型齿轮箱的实验采集齿轮箱在正常状态、齿根裂纹和断齿状态下的振动信号,经过数据处理得到样本数据后输入概率神经网络模型,通过交叉验证并与BP神经网络对比的结果表明:概率神经网络能准确地识别出齿轮箱典型故障,且与BP神经网络相比,诊断准确率更高、诊断速度更快.