《表3 诊断网络部分训练数据》

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《基于神经网络的齿轮箱故障诊断》

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注：工况1.正常（M1）工况2.Z1磨损、Z3偏心（M2）工况3.Z3偏心（M2）工况4.Z3偏心、Z4断齿、轴承I滚珠故障（M3）工况5.Z1磨损、Z3偏心、Z4断齿、轴承I内圈、轴承II滚珠、轴承III外圈故障（M3）工况6.Z4断齿、轴承I内圈、轴承II滚珠、轴承III外圈故障（M3）工况7.轴承I内圈故障

在BP神经网络的故障模式识别中，选用峭度X1、脉冲X2、峰值X3、裕度X4、一阶与二阶旋转频率比X5和一阶与二阶啮合频率比X6作为诊断网络的输入，部分训练数据如表3所示。将正常M1、故障M2和严重故障M3种模式作为网络输出，如表4所示。