改进的BP神经网络在风机故障诊断中的应用
招生简章
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不发生故障#假设取%/e'9d%#可以从输出结果来看
’出来！ 个故障输入模式分别与第一对应！ '输出节点
的值=！ 因此，故障类型为轴裂纹和转子不
对华故障#
(结论
本研究采用动量法和学习速度适应的XG神经
互联网！ 将风扇常见故障作为网络输出！ 利用信
频谱中#个频带中不同频率分量的频谱峰值能量值
作为特征量输入！ 互联网能很好地记住所学的知识
“绕到下面去！ $页$
- N==-机床和液压第$%卷
万方数据
图@B试验结果
=# a$ '？ 的四种齿差
式行星齿轮装置！
高速轴上的转速为“”
QaSFK和=！ “' QaSFK这个
在两种情况下！ 进行了
减速传动和增速传动
振动对比试验！ 填充物
设置图像和测量点的位置
如图%所示#试验结果
如果图@及表=所示
(其中振动加速度等级
的数值为图%中的各测量
在点测量的振动加速
度值最大者#
很明显！ 考试的结果
与理论分析的结果基本一致#
表=B试验结果
转速a
%Q-SFK C=
%减速
齿轮比%Qa%T -) ) EaVX
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注’转速是指高速轴转速$(e为减速传动和增速传动的振动
加速度等级%分贝值之差#
'结束语
理论分析和实验结果表明，’对于设计的对
齿轮传动！ 按照规定的传动方式，啮入段和啮出段的长度
速度是一定的！ 但是，由于增速传动和减速传动啮合段和啮合
段相反#其他条件相同时！ 增速传动和
减速传递中摩擦力的杠杆效果不同！
迎新生的欢迎词
定#齿轮传动的增速和减速振动的相对强弱与传动时齿相同
与面摩擦力杠杆效应指数的相对大小有关！ 杠杆效应
设计指数越大振动越强的$齿轮传动时应考虑增速传动
动和减速传动振动的区别！ 不能是减速传动的设计标准
直接设计增速传动，相反关于#运行参数和材料
一定的齿轮传动！ 用式%#表示其增速运转和
减速运行时振动的相对强弱！ 通过适当调整其几何
通过参数%位移修正等，咬入段变短，咬入段变长！
减速传动的振动会比增速传动的振动减弱或相反！ 大背头
作用齿轮满足上述要求的传动振动小
新型齿轮传动装置#
参考文献
4=5陈立德！ 毛炳秋9机械设计基础* 9北京’高等
教育出版社！ '？ 9？ 9
4！ 5毛炳秋！ 琳利！ 曹张杰9的啮合冲量对齿轮传递振动
影响*k 9水利机电电子技术！=DD=% $’# c
=%9
4$5毛炳秋！ 林莉9应用位移齿轮降低传动振动的研究
*k 9机械设计与研究！ “$ %！ ’$！ C$？ 9
作者简介！ 毛炳秋！ 男人！=d%d年生#=d#年硕士课程
毕业！ 南京工程学院机械系副教授#主要从事机械设计'
机械振动噪音“' 2a”等相关研究#论文发表！ (余
篇#，csif’si； 8i l O； RSIF9T； s！ SI； 8i l KYFR97VE9TK#
琳利！ 女人！=d@！ 年出生的#=d？ 年毕业于上海理工大学#南京
工学学院材料系副教授#主要从事机械振动噪声' ' 2等
各方面的研究！ 发表论文='馀篇#
收到原稿的日期%
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！ “@ C”！
教学质量分析
“我去接你！ '第$页
记住我！ 仔细诊断常见风扇故障#同时进行了改进
XG网络提高了学习速度！ 有效地抑制了网络陷入僵局
房间极小！ 缩短了学习时间！ 是机器故障诊断的有效方法
用风扇#神经网络测量风扇故障温度！ 不再求人诊断了
工作人员有很多排查经验！ 只需在系统中输入故障特征
可以按量输出故障类型#，但系统只是单一的故障诊断
准确性很高！ 并行故障诊断有限！ 在这方面还得改
进#
参考文献
4=5盛兆顺！ 印第安纳波利斯9设备状态监测与故障诊断技术及应对措施
* 9在化工出版社！ ' ' $9%j
4！ 5廖伯瑜9机械故障诊断基础* 9冶金工业出版社！
=dd%j
4$5谢庆生！ 尹建！ 罗延科9机械工程中神经网络的方法
* 9机械工业出版社！ ' ' $9=j
4？ 5黄竹青9改进的XG神经网络在汽轮机发动机缸体故障
诊断中的应用*k 9动力工程！ '？ %？ j
4%5张松鹤！ 基于罗跃纲9神经网络的旋转机械故障智能
诊断系统*k 9风扇技术！ “% %？ j
作者简介！ 周丽霞！ 女人！=d$年出生！ 四川大学制造科
工学学院硕士研究生#主要研究方向’机器故障诊断！
神经网络#电话’=$=$！ %$ '！' ！ C%？ #='=@！csif’
_O； E'@？ lUFKI9T； S#
收到原稿的日期%！
第一！ 期毛炳秋等’的杠杆效应对齿轮加减速传动振动的影响- BBB==-
万方数据