一种基于大数据诊断模型的机械齿轮箱复合识别方法

吕文渊

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机械齿轮箱应用范围不断扩大,其运行状态成为影响机械传动系统功能的重要因素。考虑到当前机械齿轮箱复合识别方法由于信号数据诊断能力较差,导致其在噪声较大的环境中所得识别结果准确性较低的问题,设计一种基于大数据诊断模型的机械齿轮箱复合识别方法。采集机械齿轮箱运行数据并对其处理,为后续的齿轮箱运行状态诊断提供数据基础。使用成分分析法,提取机械齿轮箱运行状态特征。使用Softmax分类器构建机械齿轮箱大数据复合诊断模型,实现机械齿轮箱的复合识别。构建仿真实验环节,对此方法的识别能力进行分析。经实验结果证实,此方法在多种信噪比环境下,可得到可靠性较高的识别结果,对于机械齿轮箱普及应用具有推广作用。

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来源
《制造业自动化》 |2022年第2期|176-178|共4页
作者
吕文渊;
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作者单位

太原学院;

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正文语种 chi
中图分类 TH165.3;
关键词
机械故障诊断; 齿轮箱故障诊断; 深度学习; 自动编码机网络; 成分分析法; 旋转机械;

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