基于优化的深度置信网络的挤压机齿轮箱故障诊断方法研究

摘要：

本文以挤压机齿轮箱为研究对象,提出了一种基于优化的DBN网络的挤压机齿轮箱故障诊断方法.该方法将振动信号的均值、均方根、频谱频率均值、频谱频率均方根作为DBN网络的输入,用带标记的数据样本优化了DBN网络模型,诊断结果满足了不同故障的分类,提高了故障识别准确率.通过挤压机熔融泵齿轮箱运行数据验证了所提方法的可行性和有效性.

关键词：挤压机、齿轮箱、故障诊断、深度置信网络、特征提取

所属期刊栏目：35

分类号：TP29(自动化技术及设备)

资助基金：面向复杂环境的石化装备齿轮传动装置预测性维护技术研究技术开发基金项目242202Y

在线出版日期：2022-12-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：84-87