摘要
本发明提供一种基于典型工况的装载机齿轮箱故障诊断方法,该方法包括以下过程:获取齿轮箱运行过程中的运转信号和振动信号;运转信号包括转速信号和扭矩信号。通过数据预处理得到优化后的运转信号和优化后的振动信号。分别对优化后的运转信号和优化后的振动信号进行工况筛选,得到典型工况下的运转信号和典型工况下的振动信号。分别对典型工况下的运转信号和典型工况下的振动信号进行特征提取,获取第一特征集和第二特征集。将第一特征集和第二特征集重构形成特征参数集。将特征参数集输入宽度学习模型中,获取齿轮箱的故障类型。该方法能够实现对工程机械齿轮箱的实时监控,精准实现齿轮箱非平稳工况下的故障类型,实现工程机械的预测性维护。
技术关键词
装载机
信号
典型
齿轮箱
时序特征
振动特征
深度残差网络
贝叶斯模型
人工标记
工程机械
图谱
平稳工况
档位
重构
带标记
数据
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