基于神经网络的齿轮箱故障诊断

• 作者: 李瑞君 武利生
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 齿轮传动系统 齿轮箱 神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 故障·诊断
• 页码范围: 156-158
• 页数: 3页
• 分类号: TH132.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.13436/j.mkjx.202004053

摘要

煤矿机械齿轮传动系统在低速重载等恶劣工况下极易发生故障,齿轮箱部分尤为突出.因此展开对恶劣工况下的齿轮箱故障诊断研究具有重要的意义.以齿轮箱中齿轮为研究对象,通过提取与齿轮箱振动相关的故障特征,经过神经网络的学习训练实现对齿轮箱故障的分类.经检验,该诊断神经网络对齿轮箱故障有很高的辨识度.