基于神經網絡的故障模式識別方法的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、齒輪是機械設備中最常見的傳動部件，同時也是一種易損件。齒輪的技術狀態(tài)的好壞直接影響整臺設備或整套機械化系統(tǒng)可靠運行。因此，研究齒輪故障對于降低設備的維修費用，提高產品的質量和市場競爭力，具有很大的經濟效益和社會效益。神經網絡具有很強的并行性、容錯性和自學習能力，通過對典型樣本的學習，完成知識的獲取，并將知識分布存儲在神經網絡的拓撲結構連接權值中，用來對未知樣本進行識別。本文以齒輪箱為研究對象，在齒輪正常、齒根裂紋、齒面非正常點蝕三種模式

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