精选优质文档-倾情为你奉上基于BP和RBF人工神经网络的齿轮箱故障诊断摘要 本文分别阐述了BP( back propagation) 神经网络和径向基函数( radial base function， RBF) 神经网络的基本原理和算法， 将两者分别应用于齿轮箱故障诊断与识别，建立齿轮箱的BRF 故障诊断模型，并将结果进行比较和分析结果表明， RBF 神经网络性能优于BP 神经网络， 具有较快的训练速度、较强的非线性映射能力和精度较高的故障识别能力， 非常适用于齿轮箱的状态监测和故障诊断但在具体应用中应当注意， RBF 网络的训练样本必须含有一定的噪声，以提高网络的容噪性能; 各类故障的训练样本数不能太少， 否则RBF 网络的故障分类能力很差关键字 BP神经网络 RBF神经网络 故障诊断 齿轮箱1引言拖拉机变速箱是整机进行减速增扭的部件，它受扭转和拉压两种载荷的综合作用，受力过程非常复杂。因此，拖拉机的很多故障出现于变速箱中齿轮及传动轴等机械系统中。据统计，以齿轮为代表的变速箱故障发生率占据除发动机故障以外的其他所有故障的59%-70%。齿
