基于DWAE-GRUNN算法的齿轮箱早期故障智能诊断研究

摘要：

为了提高在时变转速条件下对齿轮箱故障进行识别的能力,综合运用门控循环单元神经网络(GRUNN)与深度小波自动编码器(DWAE),开发了一种齿轮箱故障诊断模型.通过Adam优化算法与Dropout处理技术对模型进行了训练,采用经过训练处理的模型并通过Softmax分类器实现对样本齿轮箱运行状态的识别.研究结果表明:运用DWAE和GRUNN模型获得了良好的诊断效果,对齿根裂纹、齿面磨损、断齿的故障识别准确率都达到96％以上.本模型的齿轮箱故障识别具备DWAE鲁棒特征提取能力,表现出比其他方法更高的待诊样本准确率.在逐渐增加训练样本数量的过程中,获得了更高的待诊样本准确率.该方法具有较强的抗噪能力和时变转速适应能力,易于在同类机械传动设备的故障诊断领域应用推广.

关键词：齿轮箱、故障识别、小波、神经网络、准确率

所属期刊栏目：21

分类号：TH137

资助基金：河南省高等职业学校青年骨干教师培养计划资助项目2019GZGG034

在线出版日期：2023-05-04（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：85-89,94