[发明专利]一种基于神经网络的齿轮微观误差对振动的预测方法有效
| 申请号： | 202110289371.6 | 申请日： | 2021-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN113063589B | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 刘子谦;彭天河;冯楠;孙宇;范莎 | 申请（专利权）人： | 重庆青山工业有限责任公司 |
| 主分类号： | G01M13/021 | 分类号： | G01M13/021;G01M13/028;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 重庆志合专利事务所(普通合伙) 50210 | 代理人： | 方红 |
| 地址： | 40277*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的齿轮微观误差对振动的预测方法，包括如下步骤：计量齿轮微观误差，计算相互啮合齿轮副的综合误差，各综合误差归一化处理，下线检测台测试振动值，不同检测台振动值归一化处理，利用综合误差与振动值建立神经网络模型，将综合误差输入该模型输出预测振动值，当训练的神经网络趋于稳定，将新的齿轮副综合误差输入该神经网络模型，输出为预测的振动值。本发明基于神经网络的齿轮微观误差对振动的预测方法可以通过齿轮副的各综合误差判断该变速箱的振动值，从而判断该变速箱NVH性能是否满足要求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 齿轮 微观 误差 振动 预测 方法 | ||
【主权项】：
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