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基于神经网络的齿轮箱故障诊断
  • 237
  • 作者

    李瑞君武利生

  • 单位

    太原理工大学机械与运载工程学院

  • 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。
  • 关键词

    齿轮传动系统齿轮箱神经网络故障诊断

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金项目（51675364）；
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