【摘 要】
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齿轮箱是传动机械中重要零部件，其运行状态关系到整个机械设备的生产。齿轮箱的运行环境和工况比较复杂，齿轮是其中容易发生故障的元件。据统计，齿轮裂纹和齿面断裂这两种故障类型占齿轮所有故障类型的将近一半之多。因此，对齿轮工况在线监测和其裂纹的识别预警很有必要。 粒子群优化算法(简称PSO算法)是一种用来寻求最优解的群体智能算法，本文首先在PSO中引入一种变异操作算子对算法进行一定改进，并对改进后的PS
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齿轮箱是传动机械中重要零部件，其运行状态关系到整个机械设备的生产。齿轮箱的运行环境和工况比较复杂，齿轮是其中容易发生故障的元件。据统计，齿轮裂纹和齿面断裂这两种故障类型占齿轮所有故障类型的将近一半之多。因此，对齿轮工况在线监测和其裂纹的识别预警很有必要。
粒子群优化算法(简称PSO算法)是一种用来寻求最优解的群体智能算法，本文首先在PSO中引入一种变异操作算子对算法进行一定改进，并对改进后的PSO与传统PSO之间的优越性进行仿真对比分析。然后在改进PSO的基础上，结合RBF网络优化所需解决的具体问题，建立了一种基于变异算子的PSO优化RBF网络的模型。基本思路是：加入变异算子来改进传统PSO，改进后的PSO用来优化RBF网络的权值和阈值等参数，优化后的网络模型用到齿轮箱故障识别。目的在于对齿轮箱中齿轮的各种故障情况做出及时、精准的识别，提升齿轮箱的寿命和稳定性，把齿轮箱故障带来的经济损失降到最低水平。
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