基于齿轮箱振动信号的深度学习故障诊断方法：原理、应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代工业领域中，齿轮箱作为关键的传动部件，被广泛应用于航空航天、汽车、能源、机械制造等众多行业。它承担着传递动力、变速和换向等重要功能，是保障各类机械设备正常运行的核心装置之一。例如在风力发电领域，齿轮箱将风轮的低速转动转换为发电机所需的高速转动，其性能直接影响着发电效率和稳定性；在汽车的动力传动系统中，齿轮箱通过不同齿轮的组合实现变速，满足车辆在各种行驶工况下的动力需求。

然而，由于齿轮箱工作环境复杂，常常承受高负载、高转速以及温度变化等多种因素的影响，使得其内部零部件容易出现磨损、疲劳、断裂等