基于BP神经网络的减速箱故障诊断

• 作者: 潘玉荣 马丽
• 来源期刊: 煤矿机械
• 关键词: BP神经网络 矿用减速箱 故障诊断
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 故障诊断|Malfunction Imestigation
• 页码范围: 165-167
• 页数: 3页
• 分类号: TH132.46
• 语种: 中文
• DOI: 10.13436/j.mkjx.202105053

摘要

减速箱故障极大影响煤矿机械装备的安全、效率及稳定性.以某型矿用减速箱为研究对象,对减速箱实时振动数据进行采集;基于BP神经网络建立减速箱故障诊断模型,运用数值软件MATLAB对减速箱BP神经网络模型进行仿真计算,根据BP神经网络计算结果对减速箱故障进行诊断.仿真结果表明:在不同减速箱样本数据中,减速箱振动特性不一致,但整体呈现为周期性波动的趋势;在多处超出平均位置的峰峰值波峰及波谷的减速箱存在故障,需要检查和维修处理;BP神经网络中的预测输出与期望输出基本一致,验证了其准确性及可靠性.该研究为矿用减速箱故障诊断、维修等方面提供理论依据.