1 Abstract-Under de senaste åren har tidig feldetektering och diagnos av växlar blivit oerhört viktigt på grund av krav på att minska driftstopp på produktionsmaskiner som orsakas av fel. Därför har undersökningar gjorts för tidig upptäckt av fel genom analys av deras vibrationssignaler. Moderna maskiner, på grund av sin komplexitet, kan ha många vibrationsgenererande källor förutom buller. Därför är det viktigt att den vibrationssignal av felaktiga redskap som ska kännas igen och återvinnas för diagnostiken. I detta papper Back-Propagation neurala nätverk har använts för klassificering av RPM och oljenivå relaterade växellåda fel som kan uppstå under drift. Med hjälp av Power spektrum teknik, var signalen mer förfinad för att göra funktionen urvalsprocessen mycket mer exakt.
Dessutom var signalen mer förfinad för att göra funktionen urvalsprocessen mycket mer exakt REF.
Fault Diagnosis on Bevel Gearbox with Neural Networks and Feature Extraction
{'venue': None, 'journal': 'Elektronika Ir Elektrotechnika', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}