《表1 故障特征样本：PSO优化BP神经网络齿轮箱故障诊断》

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《PSO优化BP神经网络齿轮箱故障诊断》

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为获取齿轮箱的故障建模数据，以JZ250型齿轮箱为对象在实验室模拟了1种正常状态和4种典型故障状态，实验平台利用激光转速仪加速度传感器，获取齿轮箱多处测试点的振动信号，实验台和数据采集及处理系统如图1所示。采样点数设置为52 000，采样频率设置2 000×2.56 Hz，采样负载电流分别设置为0.05 A、0.1 A、0.2 A和空载电流。提取故障特征样本如表1所示，每种状态列举两组数据。控制器用FPGA芯片，为Altera公司EP1C6Q240C8 Cyclone系列，电源电压为3.3 V，最高工作频率为275 MHz，LCD采用1602LCD液晶显示器。