旋转机械作为当今企业生产中关键的组成要素，在各领域上被广泛应用。随着工业技术的崛起，旋转机组不断向大型化、复杂化、智能化以及高强度的方向发展，且在提高生产效率方面上发挥了巨大作用。然而，据相关统计分析，旋转机械长期不间断地工作，约有80％的故障是由齿轮箱造成的，进而影响到机械系统整体运行的安全性和可靠性，轻则导致产品质量下降，重则造成巨大的经济损失和人员伤亡。

2、现有旋转机组齿轮箱数据采集的单一性、不全面，对故障诊断及寿命预测准确性不高。

1、本发明的目的在于提供一种旋转机组齿轮箱故障诊断及寿命预测方法，分别提取旋转机组齿轮箱的声发射特征、振动特征和温度特征，通过人工神经网络(artificialneural network，ann)进行数据的处理，获得齿轮箱的故障诊断结果。

2、为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

3、本发明第一方面提供一种旋转机组齿轮箱的故障诊断方法，包括：

4、获取旋转机组齿轮箱故障诊断的原始数据集，并划分为训练集和测试集；所述训练集和测试集中的每条数据包括旋转机组齿轮箱的特征数据以及所对应的齿轮箱故障；所述特征数据包括声发射特征、振动特征和温度特征；

5、对所述训练集中的每条数据中的特征进行d-s证据理论数据融合，得到融合后的训练集；

6、以所述融合后的训练集为输入，以旋转机组齿轮箱的故障诊断结果为输出，输入人工神经网络中进行训练，得到训练好的故障诊断模型；

7、将实时获取的旋转机组齿轮箱特征数据输入所述训练好的故障诊断模型，得到旋转机组齿轮箱的故障诊断结果。

插装式直动溢流阀CMD-082 CMR-082 CMR-092

插装式先导溢流阀CRV-062 CRV-102 CRV-092

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