基于深度学习的机械变速器齿轮磨损故障早期诊断研究

闫 鹏, 任 沛昊, 魏 晓帅, 王 轲, 韩 宇迪
陕西法士特汽车传动集团有限责任公司

摘要


工业传动系统的关键构件，非机械变速器莫属，其齿轮磨损故障，属于造成传动系统失效的主要原因之列，传统的齿轮故障诊断途径多聚焦于明显故障特征，在早期微弱磨损故障的有效识别手段上存在缺失。本研究聚焦于机械变速器齿轮磨损早期故障的诊断难题，探求基于深度学习的故障诊断举措。采用构建齿轮磨损故障特征提取模型的方式，筛选早期故障的敏感特性要素；基于这一基础，运用深度学习算法对海量监测数据做高效解析，构建出齿轮磨损早期故障的智能诊断格局，研究所得成果或能为齿轮磨损早期预警开拓新路径，在保障机械传动系统的安全运行方面意义重大。

关键词


机械变速器；齿轮磨损；早期故障诊断；特征提取；深度学习

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参考


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DOI: http://dx.doi.org/10.12361/2661-3654-07-07-150127

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