摘要
为在某型行星变速箱齿轮故障诊断中选取最优测点的振动数据,提出一种动力学仿真与局部线性嵌入算法相结合的测点优化方法,并通过BP神经网络算法对部分优化选取测点的实测数据进行故障状态识别效果验证。在ADAMS中对行星变速箱刚柔耦合模型进行齿轮故障注入,初步选取测点,用局部线性嵌入算法进行测点优化;搭建行星变速箱试验台并采集实测振动数据,采用BP神经网络算法对各测点振动数据进行故障状态识别,得出实际测点故障状态识别的准确率以验证测点优化方法的有效性。结果表明,该方法能够有效选取最优测点,为行星变速箱故障诊断的测点选取提供了可靠依据。
出处
《设备管理与维修》
2020年第17期26-31,共6页
Plant Maintenance Engineering
