【摘 要】
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针对齿轮传动系统中齿轮等零部件易出现故障或失效等问题,提出了一种基于深度学习理论的齿轮传动系统故障诊断方法。首先利用深度置信网络强大的特征自提取能力,对齿轮传动系
【机 构】
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湖北省水电机械设备设计与维护重点实验室（三峡大学）,湖北特种设备检验检测研究院宜昌分院
【基金项目】
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湖北省重点实验室开放基金资助项目(2018KJX03,2018KJX07,2018KJX08);湖北省自然科学基金资助项目(2018CFB671);湖北省质量技术监督局科技计划资助项目(Hbj-kj201714)
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针对齿轮传动系统中齿轮等零部件易出现故障或失效等问题,提出了一种基于深度学习理论的齿轮传动系统故障诊断方法。首先利用深度置信网络强大的特征自提取能力,对齿轮传动系统的振动信号进行特征提取,然后通过DBNs的复杂映射表征能力对故障信号进行故障判别。诊断实例表明,若不对齿轮振动的原始时域信号进行特征提取,直接利用DBNs对其进行诊断时,故障识别正确率只能达到60%左右;如果对时域信号进行简单的傅里叶变换后,再利用DBNs对处理后的振动信号频谱进行诊断分析,正确率能达到99.7%,从而证明了所提故障诊断方法的简易性和有效性。
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