磨损分级超96%
用驱动扭矩信号实现塑料齿轮磨损阶段的实时判别，无需直接测量磨损量，适用于复杂几何和恶劣工况下的在线监测。
Zhaojie, Hu · 刘宇 · Yuanzhuo, Chen · Dong, Xin
Results in Engineering 2025
利用驱动扭矩信号间接反映磨损状态，避免在复杂几何和恶劣工况下直接测量磨损量的困难。
通过YOLO11-CLS模型对扭矩信号图像进行分类，实现磨损阶段的准确区分，准确率超过96%。
通过实时监测齿轮啮合过程中的扭矩变化，实现磨损阶段的在线识别，支持智能运维。