RBF神经网络在变速箱齿轮故障诊断中实现

由于汽车的特殊运行条件和环境,以及汽车行驶过程中经常性换档,使得变速箱中齿轮、轴、轴承等常发生故障。据统计,由齿轮失效引起的汽车变速箱故障占全部原因的60%.在这里,齿轮失效的主要形式有齿根裂痕和弯曲疲劳引起的断齿等。因而随着汽车技术的发展,rbf神经网络即径向基函数神经网络(Radical Basis Function)。径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络,它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性,并且结构简单,训练速度快。同时,它也是一种可以广泛应用于模式识别、非线性函数逼近等领域的神经网络模型,这样就可以解决这些问题。 神经网络技术的出现,为故障诊断问题提供