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國立虎尾科技大學 機械與機電工程研究所 張信良所指導 楊宗樺的 神經網路於傘齒輪裝配診斷之應用 （2012），提出傘齒輪模數關鍵因素是什麼，來自於齒輪故障、快速傅立葉、功率譜、經驗模態分解法、小波分析、倒傳遞類神經網路、機率神經網路、HyperMesh、LS-DYNA。
神經網路於傘齒輪裝配診斷之應用
為了解決傘齒輪模數 的問題，作者楊宗樺 這樣論述：
齒輪故障的種類相當多，本研究主要利用一套基本的診斷模式雛型，應用於傘齒輪裝配情況的診斷，首先利用HyperMesh做傘齒輪的網格切割和LS-DYNA做數據分析，再利用快速傅立葉、功率譜、經驗模態分解法和小波分析進行訊號處理，接著提取故障特徵參數，最後結合倒傳遞類神經網路和機率神經網路。本研究分為模擬和實例驗證兩部分，第一部分故障類型由虛擬訊號產生，測試此診斷系統之可行性，首先判斷訊號為正常或異常，如果屬於異常訊號則判斷訊號為單一故障或複合故障並且判斷各類故障類型，在單一故障類型中以傘齒輪嚙合時X軸裝配診斷或Y軸裝配診斷進行故障診斷。第二部分為實例驗證，以實例配合此診斷系統進行故障診斷，測試此
診斷系統之準確性。診斷後發現結果有不一致的情況則進行投票機制，針對不同訊號處理判斷的故障類型進行多數決，以判斷故障種類。