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基于遗传算法优化BP神经网络对齿轮故障诊断方法
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李万敏 黄春辉
《装备技术研究》
2022年12期
摘要:
随着社会的不断进步和经济的快速发展,作为现代化工业基础的旋转机械设备被广泛的应用于各行各业。滚动轴承作为旋转机械的关键部件,对其运转状况进行长期的状态监测,能够及时且准确地进行故障诊断是十分有必要且有意义的事情。在早期滚动柱式轴承设备故障类型诊断中,信息的分析采集对早期机械设备运行的故障状态类型变化判断起着重要的技术桥梁支撑作用,获取准确的早期故障类型特征消号信息,是早期故障设备类型特征识别、故障类型分类以及设备寿命风险预测不可或缺的一个前期工作。所以,合理的提供故障信息是减少恶性事件发生率和提升企业制造效率的最有效手段。
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