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  

Research on Fault Diagnosis Method of Extruder Gearbox Based on Optimized Deep Confidence Network

作　　者：滕绍东 张振涛 吴哲[2] 张岩 关可铭 董文慧 尹伊 TENG Shao-Dong;ZHANG Zhen-Tao;WU Zhe;ZHANG Yan;GUAN Ke-Ming;DONG Wen-Hui;YI Yi(China Academy of Machinery Science and Technology Group Co.,Ltd.,Beijing100044,China;China Productivity Center for Machinery Co.,Ltd.,Beijing100044,China;Beijing Machinery Industry Automation Research Institute Co.,Ltd.,Beijing100120,China)

机构地区：[1]中国机械科学研究总院集团有限公司,北京100044 [2]中机生产力促进中心有限公司,北京100044 [3]北京机械工业自动化研究所有限公司,北京100120

出　　处：《机电产品开发与创新》2022年第6期84-87,共4页Development & Innovation of Machinery & Electrical Products

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)。

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。In this paper,a fault diagnosis method based on optimized DBN network for extruder gearbox is proposed.In this method,the mean value,root mean square,mean frequency and root mean square of vibration signals are taken as the input of DBN network,and labeled data samples are used to optimize DBN network model.The diagnosis results satisfy the classification of different faults and improve the accuracy of fault identification.The feasibility and effectiveness of the proposed method are verified by the operation data of the gear box of the extruder melt pump.

关 键 词：挤压机 齿轮箱 故障诊断 深度置信网络 特征提取 

分 类 号：TP29[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]