基于FFT-DBN的行星齿轮箱齿面磨损故障智能判定方法研究

作者：李海平; 齐卓砾^*; 胡君朋^*

来源：测控技术, 2020, 39(12): 50-62.

DOI：10.19708/j.ckjs.2020.12.009

• 行星齿轮箱
• 故障问题判定
• 快速傅里叶变换
• 深度置信网络

为智能、准确地实现行星齿轮箱齿面磨损故障判定,提出了基于快速傅里叶变换(FFT)和深度置信网络(DBN)的智能判定方法。首先利用FFT将采集到的振动信号由时域转换到频域,然后输入到DBN分类模型中,最后利用Softmax分类器给出判定结果。该方法是一种人工智能(AI)方法,以行星齿轮箱实验数据为例进行分析,结果表明,与笔者之前研究成果相比,所提出的方法智能化程度更高、结果更准确。