一种基于机器学习的齿轮箱故障识别预测方法

本发明提供了一种基于机器学习的齿轮箱故障识别预测方法，涉及齿轮故障检测领域。该方法包括：获取齿轮的规格数据、正常作业下的工况数据，对齿轮进行有限元仿真，同时使用摄像模组对齿轮齿根的应力集中部位进行追踪拍摄，获取齿轮齿根应力集中部位n个时间节点的n帧图像；导入边界计算策略中确定n帧图像中齿轮齿根应力集中部位的轮廓边界；导入平整度计算策略中，计算n帧图像中应力集中部位的平整度；将平整度与时间节点同步混合，得到齿轮齿根应力集中部位的平整度时序特征，输入机器学习模型中预测未来时间节点齿轮齿根应力集中部位的平整度，对平整度大于平整度阈值的时间节点进行预警。提高管理人员工作效率，有助于系统故障的解决。