基于Matlab智能BP神经网络(17)

4.2.1 齿轮故障类型选择

由于实验条件等制约，齿轮模式选为有三种，分别为： 1） 模式一：无故障； 2） 模式二：齿根裂纹； 3） 模式三：断齿。 4.2.2 数据采集与处理

利用信号采集装置采集齿轮三种运行状态下在各个指定测点的信号。实验中的振动信号是通过软件来进行采集分析的，此软件可以进行时域、频域和幅值域等的分析。将采集到的数据及波形传输至计算机，通过分析软件对数据和波形进行分析，提取特征参数，为下一章训练神经网络模型做准备。

对齿轮的三种模式，收集可以利用的数据如表4-1所示：

表 4-1 齿轮故障实验特征参数

序号 齿轮模式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

无故障

特征参数

0.2286 0.1292 0.0720 0.1592 0.1335 0.0733 0.1159 0.0940 0.0522

0.1345 0.0090 0.1260 0.3619 0.0690 0.1828

0.2090 0.0947 0.1393 0.1387 0.2558 0.0900 0.0771 0.0882 0.0393

无故障

0.1430 0.0126 0.1670 0.2450 0.0508 0.1328

0.0442 0.0880 0.1147 0.0563 0.3347 0.1150 0.1453 0.0429 0.1818

无故障

0.0378 0.0092 0.2251 0.1516 0.0858 0.0670

0.2101 0.0950 0.1298 0.1359 0.2601 0.1001 0.0753 0.0890 0.0389

无故障

0.1451 0.0128 0.1590 0.2452 0.0512 0.1319

齿根 0.2603 0.1715 0.0702 0.2711 0.1491 0.1330 0.0968 0.1911 0.2545 裂纹 0.0871 0.0060 0.1793 0.1002 0.0789 0.0909

齿根 0.3690 0.2222 0.0562 0.5157 0.1872 0.1614 0.1425 0.1506 0.1310 裂纹 0.0500 0.0078 0.0348 0.0451 0.0707 0.0880 齿根 0.0359 0.1149 0.1230 0.5460 0.1977 0.1248 0.0624 0.0832 0.1640 裂纹 0.1002 0.0059 0.1503 0.1837 0.1295 0.0700 齿根 0.2593 0.1800 0.0711 0.2801 0.1501 0.1298 0.1001 0.1891 0.2531 裂纹 0.0875 0.0058 0.1803 0.0992 0.0802 0.1002

0.1759 0.2347 0.1829 0.1811 0.2922 0.0655 0.0774 0.2273 0.2056

断齿

0.0925 0.0078 0.1852 0.3501 0.1680 0.2668

0.0724 0.1909 0.1340 0.2409 0.2842 0.0450 0.0824 0.1064 0.1909

断齿

0.1586 0.0116 0.1698 0.3644 0.2718 0.2494

0.2634 0.2258 0.1165 0.1154 0.1074 0.0657 0.0610 0.2623 0.2588

断齿

0.1155 0.0050 0.0978 0.1511 0.2273 0.3220

0.2588 0.2243 0.1213 0.1162 0.1112 0.0693 0.0631 0.2698 0.2602

断齿

0.1155 0.0041 0.1011 0.1532 0.2278 0.3237

百度搜索“77cn”或“免费范文网”即可找到本站免费阅读全部范文。收藏本站方便下次阅读，免费范文网，提供经典小说教育文库基于Matlab智能BP神经网络(17)在线全文阅读。