基于机器学习的齿轮故障诊断研究现状和发展前景

作者：陈天熙; 费叶琦^*; 江琴; 王吉平; 闫业斌

来源：林业机械与木工设备, 2022, 50(08): 4-7.

DOI：10.13279/j.cnki.fmwe.2022.0118

• 机器学习
• 故障诊断
• 齿轮

机器学习以其优秀的数据处理能力长期活跃于故障诊断领域。主要介绍国内外在基于机器学习的齿轮故障诊断领域的研究成果，梳理了浅层学习模型和深度学习模型在故障诊断领域的应用，并对其出现的问题进行总结与分析，最后对该领域未来的发展进行展望。

• 单位
  电子工程学院; 南京林业大学; 南京理工大学紫金学院