基于BP神经网络对减速箱齿轮副的故障诊断与仿真研究

摘要

齿轮故障诊断的基本方法是利用振动信号,通过提取特征信息,比较各次测量中的差异进行诊断.根据BP神经网络诊断方法,运用虚拟样机技术建立齿轮模型,模拟各种各种故障,提取振动信号,然后给出BP神经网络训练的特征频率,使其对数据进行分析学习.当输入待诊断样本后,BP网络对数据进行对比分析得出诊断结果.经过仿真检验表明该方法对减速箱齿轮副的故障诊断有效,对其他旋转机械的故障诊断和维修保养也具有一定的实用价值.