基于SOM聚类与分形维数融合的齿轮故障智能诊断技术探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代工业体系中，齿轮作为机械传动领域的关键部件，广泛应用于汽车、航空航天、船舶、电力、冶金、化工等众多行业。从汽车发动机的动力传输，到航空发动机的精密运转，再到工业机器人的精准动作，齿轮都扮演着不可或缺的角色，其性能直接影响着整个机械设备的运行稳定性、可靠性和效率。

齿轮在长期运行过程中，由于受到复杂的交变载荷、摩擦磨损、润滑条件变化以及工作环境的影响，不可避免地会出现各种故障，如齿面磨损、齿面点蚀、齿根裂纹、断齿等。这些故障不仅会导致设备的振动加剧、噪声增大、传动效率降低，严重时还可能引发设备的停机事