本文關鍵詞：基于深度學習神經網絡的齒輪箱故障識別研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：齒輪箱是機械設備中用于連接和傳遞動力的零部件,由于受到自身結構較為復雜,所工作環(huán)境較為惡劣等的因素,常常會發(fā)生一些故障性的問題。本研究采用深度學習方法進行齒輪箱的故障的人工智能識別模型建立和分析,并將深度學習預測結果與傳統(tǒng)BP神經網絡和支持向量機預測結果進行對比。實驗分析結果表明,采用深度學下的方法其對齒輪箱的故障識別的準確率為93.3%,優(yōu)于BP神經網絡和支持向量機方法�？捎行У膽糜邶X輪箱故障診斷。
【作者單位】： 東華大學計算機科學與技術學院;
【關鍵詞】： 深度學習神經網絡 齒輪箱 故障識別
【分類號】：TH132.41;TP183
【正文快照】： 0引言目前,齒輪箱已經廣泛應用于現(xiàn)代工業(yè)設備中,成為了航空系統(tǒng)、汽車制造、電力系統(tǒng)以及金屬切削機床等用于連接和傳遞動力的通用零部件,但是由于受到自身結構較為復雜,所工作環(huán)境較為惡劣等的因素,常常會發(fā)生一些故障性的問題,比如齒輪、軸承等齒輪箱內部的部件。一旦某個

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本文編號：490146