论文摘要
齿轮箱既是采煤机的核心部件,也是较容易出现故障的部件,一旦发生故障会导致严重的后果。因此,在齿轮箱出现问题的早期进行故障诊断具有重要意义。采用齿轮箱振动信号的5种特征指标作为BP神经网络的输入值,以齿轮箱的正常、齿轮磨损、齿面点蚀和齿根裂纹4种状态为神经网络的输出值,通过对BP神经网络进行训练和对故障类型进行编码,可以实现利用BP神经网络对齿轮箱早期缺陷的故障诊断。从实验仿真结果可知,诊断方法具有较高的准确率,为采煤机齿轮箱的早期故障诊断提供了新的研究思路。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王勇,师款
关键词: 神经网络,采煤机齿轮箱,早期故障诊断
来源: 煤矿机械 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 矿业工程
单位: 苏州工业职业技术学院
基金: 江苏省自然科学青年基金资助项目(BK20170373),江苏高校品牌专业建设工程资助项目(PPZY2015B186),苏州市重点实验室资助项目(SZS201815)
分类号: TD421.6
DOI: 10.13436/j.mkjx.201904055
页码: 158-160
总页数: 3
文件大小: 773K
下载量: 203
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