基于二维卷积神经网络的齿轮箱故障诊断方法研究任务书

 2022-02-11 10:02

全文总字数:2283字

1. 毕业设计(论文)的内容和要求

1.课题意义齿轮箱作为一种传递扭矩的变速机构,具有结构紧凑、承载能力强等优点。

因此,被广泛应用于直升机、风力发电机、矿山机械、机床等的动力传动系统。

齿轮箱长期处于交变载荷的工作环境中,并且伴随着高温、高速和高负荷,导致齿轮箱中易于发生故障。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

2. 实验内容和要求

软件模拟

3. 参考文献

资料查询关键词:风电齿轮箱、故障诊断、卷积神经网络论文网站:中国期刊网,重庆维普数据库、工业控制网,Elsevier电子期刊软件网站:WWW.mathworks.com书籍: 1.钟秉林, 黄仁. 机械故障诊断学[M]. 北京: 机械工业出版社, 2007.3.2.孔德仁等.工程测试技术[M]. 北京:科学出版社,2004.1.3. 屈梁生, 张西宁, 沈玉娣. 机械故障诊断理论与方法[M]. 西安: 西安交通大学出版社, 2009.4. 陈长征等.设备振动分析与故障诊断技术[M]..北京:科学出版社,2007.5.5.沈再阳,精通Matlab信号处理[M].北京:清华大学出版社,20166.张亭,秦志霞,中文版MATLAB2018从入门到精通[M].北京:中国水利水电出版社建议阅读文献:1.吴春志,江鹏程,冯辅周,陈汤,陈祥龙.基于一维卷积神经网络的齿轮箱故障诊断[J].振动与冲击,2018,37(22):51-56.2.胡茑庆,陈徽鹏,程哲,张伦,张宇.基于经验模态分解和深度卷积神经网络的行星齿轮箱故障诊断方法[J].机械工程学报,2019,55(07):9-18.3.李思琦,蒋志坚.基于EEMD-CNN的滚动轴承故障诊断方法[J].机械强度,2020,42(05):1033-1038.4.张立智,徐卫晓,井陆阳,谭继文.基于二维深度卷积网络的旋转机械故障诊断[J].机械强度,2020,42(05):1039-1044.5. Applications of machine learning to machine fault diagnosis:A review and roadmap.6. 张西宁,郭清林,刘书语.深度学习技术及其故障诊断应用分析与展望[J/OL].西安交报.2020(12):1-3.

4. 毕业设计(论文)计划

起讫日期 设计(论文)各阶段工作内容2020.12.15~12.27 1.查阅资料20篇中文,5篇英文,2.5000字符以上的英文资料翻译,3.熟悉matlab软件2020.12.28~1.10 1.文献整理2.写文献综述(说明课题意义,国内外进展情况)3.熟悉matlab软件2021.1.11~1.16 1. 修改文献综述或调研报告,2. 提交开题报告初稿(围绕任务书,方案论证,完成方案论证,工作思路等)3. 熟悉matlab软件寒假 1. 修改开题报告2. 熟悉软件1~3周 1.工厂实习,写实习报告;2.熟悉matlab软件;3.提交开题报告。

4周 1.研究齿轮箱结构;2.画齿轮箱结构图;3.熟悉matlab软件。

5周 1.研究齿轮箱振动机理;2.了解齿轮箱试验原理,画试验设备结构示意图。

剩余内容已隐藏,您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

以上是毕业论文任务书,课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。