一种基于机器学习的齿轮裂纹拓展预测分析方法及系统

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一种基于机器学习的齿轮裂纹拓展预测分析方法及系统
申请号:CN202510778844
申请日期:2025-06-11
公开号:CN120671534A
公开日期:2025-09-19
类型:发明专利
摘要
一种基于机器学习的齿轮裂纹拓展预测分析方法及系统,涉及机械齿轮分析技术领域,该分析方法的步骤包括基于预设的边缘传感节点,实时获取齿轮的振动、声发射及温度时序信号,得到原始多模态数据集;对所述原始多模态数据集进行时空对齐和降噪处理,输出标准化齿轮数据矩阵;将所述标准化齿轮数据矩阵输入至训练好的齿轮裂纹分析模型内,计算齿轮健康置信度指标;当所述齿轮健康置信度指标低于阈值时,基于齿轮实时数据解析齿轮裂纹长度及应力强度因子变化率;根据所述齿轮裂纹长度及应力强度因子变化率进行数值积分,输出齿轮剩余寿命预测值。本发明具有实现齿轮全周期动态预测,提高齿轮裂纹预测精度的效果。
技术关键词
齿轮裂纹 预测分析方法 分析模型参数 声发射 实时数据 裂纹尺寸 多模态 传感节点 输出齿轮 误差矩阵 预测分析系统 因子 应力 指标 寿命 概率分布函数 热传导方程