本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)頻綜合特征提取與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和工業(yè)技術(shù)的完善，機(jī)械設(shè)備正朝著連續(xù)化與自動(dòng)化方向發(fā)展，機(jī)械設(shè)備之間的連接更為緊密。齒輪箱具有傳動(dòng)力矩大、傳動(dòng)比固定、傳動(dòng)精度高、結(jié)構(gòu)緊湊等優(yōu)點(diǎn)，是機(jī)械設(shè)備中非常重要的通用零部件。齒輪箱振動(dòng)信號(hào)中包含齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)的所有信息，當(dāng)齒輪箱的運(yùn)行狀態(tài)發(fā)生變化時(shí)，其振動(dòng)信號(hào)特性也必然會(huì)相應(yīng)發(fā)生變化。研究齒輪箱振動(dòng)特性，從其振動(dòng)信號(hào)中提取有用信息，對齒輪箱故障診斷及實(shí)時(shí)監(jiān)測有重要意義，不僅能夠降低設(shè)備維修成本，而且能有效提高齒輪箱工作過程中的可靠性與穩(wěn)定性，對人民生命財(cái)產(chǎn)安全保護(hù)意義重大。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是自上世紀(jì)40年代發(fā)展起來的一門新興交叉學(xué)科，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法不同，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力以及非線性、自適應(yīng)性等特點(diǎn)，在故障診斷領(lǐng)域得到了迅速發(fā)展。 本文以齒輪箱為研究對象，在研究齒輪箱內(nèi)部結(jié)構(gòu)與組成的基礎(chǔ)上，建立了齒輪副振動(dòng)模型，對齒輪箱的振動(dòng)機(jī)理進(jìn)行了深入分析。在此基礎(chǔ)上，搭建了齒輪箱故障診斷實(shí)驗(yàn)臺(tái)，，對常見的五種齒輪箱故障進(jìn)行了模擬，然后利用時(shí)、頻域分析方法對所測得的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行特征提取，利用歸一化后的特征參數(shù)對不同學(xué)習(xí)率下的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，經(jīng)過一系列的訓(xùn)練與檢測，得到以下結(jié)論：在各參數(shù)值設(shè)置合適的情況下，論文中所構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)對齒輪箱的故障診斷正確率在86%以上，對于兩種或兩種以上的組合故障，該網(wǎng)絡(luò)依然是適用的。
【關(guān)鍵詞】：齒輪箱 故障診斷 時(shí)頻特征提取 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TH132.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 課題背景10-11
• 1.1.1 課題來源10
• 1.1.2 課題研究的目的及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 齒輪箱故障診斷現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 設(shè)備故障診斷的發(fā)展方向14-15
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容15-16
• 1.4 本章小結(jié)16-17
• 第二章 齒輪箱故障分類及故障機(jī)理研究17-31
• 2.1 齒輪箱的組成及故障分類17-19
• 2.1.1 齒輪箱的結(jié)構(gòu)組成17-19
• 2.1.2 齒輪箱的故障分類19
• 2.2 齒輪的振動(dòng)機(jī)理及故障特征分析19-26
• 2.2.1 齒輪的故障類型19-23
• 2.2.2 齒輪的振動(dòng)模型23-24
• 2.2.3 齒輪故障信號(hào)的特征分析24-26
• 2.3 軸承的振動(dòng)機(jī)理及故障特征26-29
• 2.3.1 軸承的故障類型26-27
• 2.3.2 軸承的振動(dòng)機(jī)理27-28
• 2.3.3 軸承的振動(dòng)信號(hào)模型28-29
• 2.4 旋轉(zhuǎn)軸的故障類型及故障特征29-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 第三章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究31-48
• 3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的產(chǎn)生和發(fā)展31-33
• 3.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的背景31
• 3.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展31-32
• 3.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適用領(lǐng)域32-33
• 3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究33-40
• 3.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)33-34
• 3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類34-36
• 3.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式36-37
• 3.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則37-40
• 3.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)40-47
• 3.3.1 BP 網(wǎng)絡(luò)模型40-42
• 3.3.2 BP 算法42-44
• 3.3.3 BP 網(wǎng)絡(luò)的不足與改進(jìn)44-47
• 3.4 本章小結(jié)47-48
• 第四章 齒輪箱故障診斷實(shí)驗(yàn)48-56
• 4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備48-49
• 4.2 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)49-52
• 4.2.1 故障實(shí)驗(yàn)臺(tái)的搭建49-51
• 4.2.2 齒輪箱故障設(shè)置及其特征參數(shù)51-52
• 4.3 故障信號(hào)的采集52-55
• 4.3.1 振動(dòng)信號(hào)時(shí)頻域分析52-55
• 4.4 本章小結(jié)55-56
• 第五章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用56-69
• 5.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理56-63
• 5.1.1 時(shí)頻域特征參數(shù)的提取56-62
• 5.1.2 特征參數(shù)的歸一化62-63
• 5.2 網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建及故障診斷的實(shí)現(xiàn)63-68
• 5.2.1 網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建63-64
• 5.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入及期望輸出目標(biāo)向量設(shè)計(jì)64-65
• 5.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與診斷65-68
• 5.3 本章小結(jié)68-69
• 第六章 結(jié)論和展望69-71
• 6.1 結(jié)論69-70
• 6.2 展望70-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文75-76
• 附表76-81
• 致謝81-82

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)頻綜合特征提取與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：395518