基于改进卷积神经网络的行星齿轮箱故障诊断研究

姚明镜; 唐璇; 吕昂

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基于改进卷积神经网络的行星齿轮箱故障诊断研究

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行星齿轮箱作为机械设备的重要传动部件,其运行的好坏直接影响到整个设备的运行状况.通过引入批量归一化层和丢弃层对卷积神经网络模型进行改进,提出了基于改进卷积神经网络的齿轮箱故障诊断模型.搭建齿轮箱实验平台,使用该模型对齿轮箱的振动信号进行故障识别.实验结果表明:该模型能够有效地对齿轮箱不同的故障类型进行识别分类,分类准确率达到了 99.2％.

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来源
《制造技术与机床》 |2021年第7期|141-145|共5页
作者
姚明镜; 唐璇; 吕昂;
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作者单位

成都理工大学工程技术学院四川乐山614000;

核工业西南物理研究院四川成都610225;

成都理工大学工程技术学院四川乐山614000;

核工业西南物理研究院四川成都610225;

成都理工大学工程技术学院四川乐山614000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类啮合传动;人工智能理论;监视、报警、故障诊断系统;
关键词
齿轮箱; 故障诊断; 卷积神经网络; 深度学习;

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