基于时序-神经网络的车辆变速器齿轮故障诊断

被引：8

作者：

尹安东

羊拯民

机构：

[1] 合肥工业大学机械与汽车工程学院

[2] 合肥工业大学机械与汽车工程学院合肥

[3] 合肥

来源：

汽车工程 | 2005年 / 04期

关键词：

车辆; 变速器; 故障诊断; 时序分析; 神经网络;

D O I：

10.19562/j.chinasae.qcgc.2005.04.029

中图分类号：

U472 [汽车保养与修理];

学科分类号：

082304 ;

摘要：

采用时序分析和BP神经网络,建立了基于时序-神经网络的车辆变速器齿轮故障诊断系统。通过对车辆变速器齿轮运行状态特征信号进行时序分析和特征向量提取,并以此作为BP神经网络的输入向量进行网络训练,从而实现变速器齿轮运行状态的识别与故障诊断。该系统应用于LC5T81变速器齿轮的故障诊断中,能够比较准确地识别与诊断出变速器齿轮的跑合运行状态、磨损运行状态和故障运行状态。验证表明该诊断系统有效、可行。

引用

页码：502 / 505

页数：4

共 7 条

[1]

汽车变速箱齿轮故障模糊聚类诊断技术的应用研究.[D].尹安东.合肥工业大学.2002, 02

[2] 基于时序分析与模糊聚类的变速箱齿轮故障识别 [J].

羊拯民 ;

尹安东 .

农业机械学报, 2004, (02) :129-133

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