概率神经网络在车辆齿轮箱典型故障诊断中的应用

摘要：

为提高汽车齿轮箱典型故障的诊断效率和准确性,提出一种基于概率神经网络的齿轮箱故障诊断方法.通过对某型齿轮箱的实验采集齿轮箱在正常状态、齿根裂纹和断齿状态下的振动信号,经过数据处理得到样本数据后输入概率神经网络模型,通过交叉验证并与BP神经网络对比的结果表明:概率神经网络能准确地识别出齿轮箱典型故障,且与BP神经网络相比,诊断准确率更高、诊断速度更快.

关键词：齿轮箱、故障诊断、概率神经网络、模式识别

所属期刊栏目：42

资助基金：国家自然科学基金71871220

在线出版日期：2020-08-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：972-977