【摘 要】
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目前已经使用振动测量和神经网络方法开发出了齿轮传动的故障诊断技术.实施振动测量采用背对背结构的齿轮试验装置,在施加负荷和按齿轮节圆线速度条件下运转,这些都是工业齿
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目前已经使用振动测量和神经网络方法开发出了齿轮传动的故障诊断技术.实施振动测量采用背对背结构的齿轮试验装置,在施加负荷和按齿轮节圆线速度条件下运转,这些都是工业齿轮应用的标准型式.齿轮的普通故障模式体现在试验齿轮上.本文所研究的运行齿轮有:正常齿轮、齿尖断裂的齿轮、磨损的齿轮、径向跳动超差的齿轮、综合导程误差超差的齿轮和润滑有限制的齿轮.描述齿轮传动运行状态的特征参数有振动、电机功率、油温和转速.振动测量使用加速度计和声发射传感器.自组织映射(Self Organizing Map,SOM)是一种著名的神经网络方法,它是使用上述这些特征参数进行训练和试验.所有经过训练的网络都是有效的,其成功率可达到95%以上.神经网络能够识别运行状态,甚至可以达到100%的成功率.
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