BP神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用（ANN）

资 源 简 介

BP神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用（ANN）

详 情 说 明

BP神经网络（Backpropagation Neural Network）作为一种多层前馈神经网络，在齿轮箱故障诊断领域展现出强大的非线性建模能力。其核心在于通过误差反向传播算法不断调整网络权重，最终实现从振动信号、温度等传感器数据到故障类型的准确映射。

在齿轮箱应用中，BP网络通常处理三类关键数据：时域特征（如峰值、峭度）、频域特征（如频谱能量）以及时频域特征（小波系数）。网络先通过隐藏层对输入特征进行非线性组合，再输出层给出故障概率。例如采煤机齿轮箱案例中，网络可识别断齿、磨损等典型故障模式，其优势在于能学习故障特征与振动信号间的复杂耦合关系，避免了传统阈值法的机械局限性。

趋势预测的实现依赖于时间序列建模，将历史监测数据作为滑动窗口输入，输出后续时刻的状态指标。值得注意的是，实际部署时需解决样本不平衡问题——齿轮箱正常工况数据远多于故障数据，此时可采用SMOTE过采样或调整损失函数权重来优化网络敏感性。工程应用中常结合模糊逻辑对BP输出做决策优化，以提升诊断结果的可解释性。