BP神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用

资 源 简 介

BP神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用

详 情 说 明

BP神经网络因其强大的非线性映射能力，在齿轮箱故障诊断中展现出独特优势。该网络通过反向传播算法调整权重，能够从振动信号、温度等监测数据中学习故障特征与设备状态间的复杂关系。

在采煤机齿轮箱应用中，网络训练采用历史故障数据作为样本集，输入层接收特征参数（如频谱幅值、谐波分量），输出层对应不同故障类型的概率。网络隐含层通过梯度下降不断修正参数，最终建立故障征兆与劣化程度之间的预测模型。

现场验证表明，该方法能提前预警齿轮断齿、轴承磨损等典型故障，实现从定期检修到视情维修的转变。相较于传统阈值报警，神经网络模型对早期隐性故障更敏感，同时降低了误报率，为制定预防性维护计划提供了量化依据。