基于BP神经网络的齿轮箱故障诊断研究

• 作 者: 张登山 曹凤才
• 机 构: 神东煤炭集团公司大柳塔煤矿,内蒙古鄂尔多斯 719315
• 出 处: 第二届中国工程院/国家能源局能源论坛
• 发表日期: 2012年期
• 关键词: 神经网络 齿轮箱故障 故障诊断系统 故障特征向量 反向传播算法 液压系统 提取 输入向量

通过介绍神经网络反向传播算法(BP)的原理,研究算法在齿轮箱实时监测和故障诊断方面的应用,以JZQ250型齿轮箱为实验对象,结合液压系统结构特点和工作原理,通过时域参数分析提取监测特征值作为一级诊断,利用能量比重谱的方法提取故障特征向量作为神经网络的输入向量,编制了一个基于BP神经网络的故障诊断系统,对齿轮箱各种故障模式进行了识别、仿真.