基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪故障模式識別研究.pdf

1、齒輪是汽車變速器的重要組成部分,擔(dān)負著傳遞發(fā)動機動力的巨大作用,其工作狀態(tài)直接影響傳動系統(tǒng)的效率。齒輪是應(yīng)用最為廣泛,同時也是最易損壞的零件,因此,對齒輪實施故障診斷非常必要,受到了越來越多的重視。
　　 對齒輪實施故障診斷的實質(zhì)就是模式識別。齒輪模式識別是通過對提取的特征信息進行分析和處理實現(xiàn)的。傳統(tǒng)的信號時域和頻域分析方法,可以提取故障特征信息,為進一步提高齒輪故障診斷的準確性和快速性,隨著各種新技術(shù)的產(chǎn)生,信號的分析方法也

2、有了新的發(fā)展,例如小波變換、包絡(luò)分析等。
　　 振動信號是齒輪故障特征信息的載體,本文系統(tǒng)的介紹了齒輪振動信號的特征提取方法,用時域分析、頻域分析、時頻分析和包絡(luò)分析等方法綜合分析齒輪故障信號。模擬齒輪故障實驗,提取時域和頻域內(nèi)的故障特征信息。構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對提取的特征信息進行診斷,實現(xiàn)齒輪故障模式識別。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有獨特的結(jié)構(gòu)和處理信息的方法,將其應(yīng)用到齒輪模式識別中,為齒輪故障診斷開辟了一條新途徑。基于MATLAB平臺,