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小样本下基于SCResNeSt50和迁移学习的齿轮故障诊断
1
作者 刘杰 郭泽锋 杨娜 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2026年第1期110-119,共10页
【目的】现有研究针对不同设备间迁移学习的齿轮故障诊断仍存在不足,尤其是在小样本条件下,诊断准确率仍待提高。为此,提出一种结合自校准卷积分散注意力网络(SCResNeSt50)模型与迁移学习策略的小样本齿轮故障诊断方法。【方法】基于连... 【目的】现有研究针对不同设备间迁移学习的齿轮故障诊断仍存在不足,尤其是在小样本条件下,诊断准确率仍待提高。为此,提出一种结合自校准卷积分散注意力网络(SCResNeSt50)模型与迁移学习策略的小样本齿轮故障诊断方法。【方法】基于连续小波变换对齿轮信号进行时频分析,生成时频图作为模型输入。采用ResNeSt网络结构融合分散注意力机制与自校准卷积改进传统卷积神经网络对时频图的线性处理方式,即使用自校准卷积替代ResNeSt模块中的常规卷积,以实现自适应响应校准和多尺度特征编码,从而扩大感受野并增强故障特征表征能力。采用迁移学习策略,通过微调源域预训练模型的分类器参数,并冻结特征提取层,以实现目标任务的有效适配,同时保留源模型的通用知识和特征表示,提高小样本条件下的齿轮故障诊断准确率。【结果】在东南大学齿轮箱数据集与康涅狄格大学齿轮数据集上进行实验,验证了方法的有效性。实验包括变工况迁移学习与跨数据集迁移学习两类场景,并与现有故障诊断方法进行对比分析。结果表明,在变工况迁移学习实验中,目标域诊断准确率分别达到98.7%和98.9%;在东南大学数据集向康涅狄格大学数据集的迁移实验中,当目标域训练集中每种齿轮状态的样本量分别为25、20、16、12、8及6个时,诊断准确率分别达到98.1%、98.1%、97.8%、97.5%、96.5%及93.1%。【结论】方法在多个实验中均取得优于其他方法的诊断准确率,表明改进的自校准卷积有效提升了齿轮故障特征的表征能力,而迁移学习策略在小样本条件下显著增强了故障诊断的可靠性。该研究为小样本条件下的齿轮故障诊断提供了可行的解决方案,推动了智能故障诊断技术的发展。 展开更多
关键词 小样本 故障诊断 齿轮 自校准卷积 分散注意力机制 迁移学习 源域 目标域
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基于PNCC声纹特征提取技术和POA-KNN算法的齿轮箱声纹识别故障诊断
2
作者 廖力达 赵阁阳 +1 位作者 魏诚 刘川江 《机电工程》 北大核心 2026年第1期24-33,共10页
风力机齿轮箱是风力发电系统的核心组件之一,承担着将风能转化为电能的重要任务。由于运行环境的恶劣以及长期使用造成的磨损,齿轮箱常常会发生各种故障,从而导致齿轮箱运行过程中产生不同的噪声,严重影响风力机的正常运行和发电效率,因... 风力机齿轮箱是风力发电系统的核心组件之一,承担着将风能转化为电能的重要任务。由于运行环境的恶劣以及长期使用造成的磨损,齿轮箱常常会发生各种故障,从而导致齿轮箱运行过程中产生不同的噪声,严重影响风力机的正常运行和发电效率,因此,提出了一种基于功率正则化倒谱系数(PNCC)声纹特征提取技术,以及行星优化算法与K近邻算法(POA-KNN)模型的风力机齿轮箱声纹识别故障诊断方法。首先,采用LMS噪声采集仪采集了6种不同状态下的风力机齿轮箱噪声数据;然后,使用了PNCC声纹特征提取的方法,提取了齿轮箱噪声信号的声纹图谱;在KNN的基础上加入行星优化算法(POA)优化了K值,提出了性能较高的POA-KNN分类模型;最后,根据6类不同状态下的齿轮数据集,采用对比试验和消融实验验证了模型性能。研究结果表明:POA-KNN模型对齿轮箱的PNCC声纹图分类准确率达到99.4%,比KNN基线模型提升了1.9%。POA-KNN分类模型能很好地对数据集中不同状态下的齿轮箱进行分类,更高效地针对风力机齿轮箱中存在的故障进行诊断。 展开更多
关键词 齿轮箱 功率正则化倒谱系数 声纹识别 声纹特征图谱 行星优化算法与K近邻算法 分类模型
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大型养路机械齿轮箱的动力特性研究
3
作者 谢钰 叶选林 《南方农机》 2026年第5期142-145,共4页
【目的】聚焦大型养路机械车轴齿轮箱,精准揭示齿轮箱的动态特性,保障车辆运行安全与动力学性能。【方法】以某捣固车齿轮箱为研究的核心对象,借助Solid Edge与ANSYS软件构建高精度有限元模型,对该模型开展动力特性分析,成功获取了齿轮... 【目的】聚焦大型养路机械车轴齿轮箱,精准揭示齿轮箱的动态特性,保障车辆运行安全与动力学性能。【方法】以某捣固车齿轮箱为研究的核心对象,借助Solid Edge与ANSYS软件构建高精度有限元模型,对该模型开展动力特性分析,成功获取了齿轮箱模型前二十阶固有频率及其对应振型。【结果】研究得到的齿轮箱动力特性准确可靠,验证了有限元模型在模拟实际工况时的可靠性与准确性。【结论】本研究可为齿轮箱减震设计筑牢理论根基,助力优化结构参数,有效提升铁路大型养路机械运行安全性与稳定性,对相关工程实践具有重要指导价值,为后续复杂工况下多物理场耦合分析奠定了基础。 展开更多
关键词 齿轮箱 动力特性 有限元分析
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考虑弱刚度构件的行星齿轮箱刚柔耦合动力学特性研究 被引量：1
4
作者 佘开朗 魏超虎 +3 位作者 曹宏瑞 史江海 杨阳 杜明刚 《振动工程学报》 北大核心 2026年第1期99-108,共10页
针对传统集中参数法和有限元法难以建立复杂行星齿轮箱精确动力学模型以及计算量大的问题,提出一种基于多体动力学的刚柔耦合动力学建模方法。利用有限元子结构缩减理论建立柔性体模型,考虑齿圈和传动轴的柔性以及齿轮时变啮合刚度和传... 针对传统集中参数法和有限元法难以建立复杂行星齿轮箱精确动力学模型以及计算量大的问题,提出一种基于多体动力学的刚柔耦合动力学建模方法。利用有限元子结构缩减理论建立柔性体模型,考虑齿圈和传动轴的柔性以及齿轮时变啮合刚度和传递误差等非线性因素,建立了复杂行星齿轮箱刚柔耦合多体动力学模型。基于仿真结果对比分析了刚柔耦合模型的动力学特性。结果表明,刚柔耦合模型的振动信号幅值相对较大,更有利于分析行星齿轮箱的振动特性;传动轴的柔性变形会导致齿轮的动态传递误差增大;柔性齿圈吸收了部分冲击载荷,从而使行星轮系的齿轮副载荷降低,且载荷的波动程度小于刚体模型,在计算行星轮系齿轮载荷时,考虑齿圈柔性的结果更加贴近真实工况。 展开更多
关键词 行星齿轮箱 弱刚度构件 刚柔耦合建模 振动响应 动态传递误差 啮合载荷
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考虑齿面等接触应力的摆线齿廓分段修形
5
作者 李俊阳 符忆 +2 位作者 舒永东 杜鹏 雷源 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期98-108,共11页
在传统的等距-移距修形摆线针轮啮合副接触分析的基础上,提出了一种考虑齿面等接触应力的摆线齿廓分段修形方法.首先,以参与啮合齿对平均压力角最小为依据对工作区间与非工作区间进行划分;然后,以各齿接触应力大小相等为目标使用多项式... 在传统的等距-移距修形摆线针轮啮合副接触分析的基础上,提出了一种考虑齿面等接触应力的摆线齿廓分段修形方法.首先,以参与啮合齿对平均压力角最小为依据对工作区间与非工作区间进行划分;然后,以各齿接触应力大小相等为目标使用多项式拟合工作区间修形函数,以具有合理的顶隙为目标使用三角函数拟合非工作区间修形函数,以齿廓过渡光滑为目标使用多项式拟合过渡区间修形函数;最后,将所拟合的修形函数以等距修形量的形式代入齿廓方程中,设计出修形后齿廓曲线,理论计算修形后各齿接触应力大小并进行有限元仿真验证方法的正确性.理论计算和仿真结果表明,相较于传统修形方法,该方法能够更灵活地控制齿廓形状,使摆线齿廓有更合理的顶隙与侧隙、更均匀的接触应力、更小的最大接触应力、更高的重合度,这为摆线轮的设计提供了一定的参考. 展开更多
关键词 摆线轮 接触应力 齿廓修形 有限元分析
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人字齿轮齿根应力分布预测方法
6
作者 王聪 冷晟 +2 位作者 蒋增华 陈富星 陆凤霞 《机械强度》 北大核心 2026年第4期22-29,共8页
【目的】为实现变工况条件下人字齿轮齿根应力分布的快速预测,解决有限元法求解时间成本高的问题,构建一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的齿根应力分布预测模型。【方法】首先,以某型人字齿轮副为研究对象,依据20组不同... 【目的】为实现变工况条件下人字齿轮齿根应力分布的快速预测,解决有限元法求解时间成本高的问题,构建一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的齿根应力分布预测模型。【方法】首先,以某型人字齿轮副为研究对象,依据20组不同转速与负载转矩工况开展有限元仿真,获取齿根区域应力分布数据;其次,开展齿根应力测试试验,将仿真结果与试验结果对比,验证有限元模型的有效性;然后,采用应力分区域预测方法,将齿根区域划分为3个子区域分别构建BP神经网络模型,并融合形成全局预测模型;最后,选取1组训练样本之外的工况,通过有限元仿真与模型预测分别获取齿根应力分布及最大值,对预测效果进行验证。【结果】结果表明,模型预测的齿根应力分布规律与有限元仿真结果高度一致,齿根弯曲应力最大值的预测误差为4.6%,预测均方误差为3.017 MPa,证明了该预测模型的有效性。研究可为变工况下人字齿轮齿根应力的快速评估提供参考。 展开更多
关键词 有限元分析 人字齿轮 齿根应力 BP神经网络 应力预测
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非标圆柱齿轮精准参数化模型构建
7
作者 胡升阳 王世宇 +2 位作者 沈刚 曾云 方宗德 《机械设计》 北大核心 2026年第1期21-27,共7页
随着工业设备的发展,满足定制化要求的非标圆柱齿轮较标准圆柱齿轮具备更加广阔的应用前景。然而,非标圆柱齿轮因压力角、齿顶高、齿根高及变位系数等参数的改变,将导致齿形和齿根过渡曲线的变化,引发齿面承载能力、齿根弯曲应力和传动... 随着工业设备的发展,满足定制化要求的非标圆柱齿轮较标准圆柱齿轮具备更加广阔的应用前景。然而,非标圆柱齿轮因压力角、齿顶高、齿根高及变位系数等参数的改变,将导致齿形和齿根过渡曲线的变化,引发齿面承载能力、齿根弯曲应力和传动性能的转变。现有评估方法依据ISO标准齿轮等效经验公式及三维软件建模分析等存在步骤繁琐低效且精度低的问题,通过推导非标圆柱齿轮刀具加工过程,构建参数化模型,实现了复杂非标圆柱齿轮的齿形实时精准变化及高效分析仿真。 展开更多
关键词 非标圆柱齿轮 齿廓 过渡曲线 参数化 校核
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注意力机制下多域特征融合的齿轮箱故障诊断方法
8
作者 陈富星 冷晟 +3 位作者 高海淋 黄海泽 陆凤霞 唐朋 《机械强度》 北大核心 2026年第2期12-20,共9页
【目的】针对单一数据域模型在齿轮箱故障诊断中难以精准识别微弱故障特征的局限性,提出一种注意力机制下多域特征融合的故障诊断方法,以提升诊断准确率、稳定性及泛化能力。【方法】首先,从振动信号的时域、频域提取无量纲特征与频谱... 【目的】针对单一数据域模型在齿轮箱故障诊断中难以精准识别微弱故障特征的局限性,提出一种注意力机制下多域特征融合的故障诊断方法,以提升诊断准确率、稳定性及泛化能力。【方法】首先,从振动信号的时域、频域提取无量纲特征与频谱特征。其次,通过连续小波变换结合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提取时-频域深度特征。然后,引入注意力机制对多域特征进行动态加权融合,强化关键特征并弱化冗余信息。最后,通过分类器完成故障识别,基于二级齿轮箱试验数据集验证方法有效性。【结果】在二级齿轮箱试验数据集上的测试结果表明,所提方法诊断准确率达到99.77%,优于单一域模型,验证了其在微弱故障识别与多工况适应方面的有效性与稳定性。 展开更多
关键词 齿轮箱故障诊断 特征提取 注意力机制 多域特征融合
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单侧齿廓磨损的渐开线直齿轮设计参数反求方法分析
9
作者 李学艺 吴宗坤 +2 位作者 牛兴旺 张振航 杨通 《机械传动》 北大核心 2026年第3期53-60,共8页
【目的】进口设备和老旧设备中的传动齿轮磨损失效后,因缺乏原始设计资料往往无法修复和更换,导致整个设备提前报废。为此,提出一种基于视觉检测的单侧齿廓磨损渐开线直齿轮设计参数反求方法。【方法】首先,采用高精度视觉检测系统获取... 【目的】进口设备和老旧设备中的传动齿轮磨损失效后,因缺乏原始设计资料往往无法修复和更换,导致整个设备提前报废。为此,提出一种基于视觉检测的单侧齿廓磨损渐开线直齿轮设计参数反求方法。【方法】首先,采用高精度视觉检测系统获取齿轮的端面齿廓图像,基于齿轮结构原理有效提取并分割齿廓特征点列;然后,利用渐开线齿廓的几何特性对磨损齿廓进行有效识别,并用未磨损侧标准齿廓对磨损齿廓进行重构,获得原始设计齿廓;最后,利用重构渐开线直齿轮齿廓的结构尺寸求解出齿轮的设计参数。【结果】试验结果表明,采用所提方法求得的齿轮模数、压力角与理论值一致,变位系数及其他基本参数的绝对误差均小于0.035 mm,满足制造精度的要求。此外,所提方法具有无接触、操作简便、检测结果稳定、受齿轮磨损程度影响小的优势。 展开更多
关键词 磨损齿轮 特征提取 齿廓重构 参数反求
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摆线齿锥齿轮四轴展成切齿仿真研究
10
作者 刘少杭 聂少武 耿龙龙 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第4期109-114,共6页
为了降低试切成本,便于指导机床开发,基于VERICUT软件针对摆线齿锥齿轮开展了切齿仿真研究。开发了四轴联动铣齿机模型,分析了机床运动及切齿过程,借助VERICUT软件建立了运动等效机床模型。分析了刀盘结构并建立了刀盘数学模型,基于UG... 为了降低试切成本,便于指导机床开发,基于VERICUT软件针对摆线齿锥齿轮开展了切齿仿真研究。开发了四轴联动铣齿机模型,分析了机床运动及切齿过程,借助VERICUT软件建立了运动等效机床模型。分析了刀盘结构并建立了刀盘数学模型,基于UG软件采用参数化设计建立了与实际刀盘结构一致的刀盘三维模型。基于刀盘、齿坯、摇台之间的运动关系,开发了数控加工程序。在此基础上建立了摆线齿锥齿轮四轴展成加工基本数学模型,采用齿面网格划分方法,求解出理论数值齿面。最后以17/28齿轮副为例针对左旋大轮进行了VERICUT切齿仿真和切齿实验,结果表明,仿真加工齿面与理论齿面一致,实际加工齿轮齿面误差满足精度要求,进而验证了VERICUT切齿仿真方法的正确性与可行性。 展开更多
关键词 摆线齿锥齿轮 四轴联动 切齿仿真 刀盘模型 展成加工数学模型 运动分析
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基于多频段滤波与多尺度残差学习的齿轮箱变负载故障诊断
11
作者 田遥 孙灿飞 王友仁 《振动与冲击》 北大核心 2026年第6期228-237,275,共11页
针对齿轮箱在复杂多变的工况条件下由于负载变化引起的故障诊断准确率低的问题,提出了一种结合多频段滤波与多尺度残差学习的齿轮箱变负载故障诊断方法。首先,采用多频段滤波与滑动窗口方法对振动信号进行预处理,以突出不同频段故障特征... 针对齿轮箱在复杂多变的工况条件下由于负载变化引起的故障诊断准确率低的问题,提出了一种结合多频段滤波与多尺度残差学习的齿轮箱变负载故障诊断方法。首先,采用多频段滤波与滑动窗口方法对振动信号进行预处理,以突出不同频段故障特征;然后,基于残差网络提取多尺度特征,并通过最大均值差异准则对齐源域与目标域的特征分布,有效提升迁移性能。试验结果表明,该方法在多种变负载工况下的迁移任务中均取得了较高的故障诊断准确率,证明该方法具有优秀的诊断性能和泛化能力。 展开更多
关键词 齿轮箱 故障诊断 迁移学习 领域自适应 负载变化
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基于CA-BiTrans的风电机组叶片结冰不平衡无监督检测方法
12
作者 郁启华 徐振丽 +2 位作者 唐细致 吴爱民 唐贵基 《振动与冲击》 北大核心 2026年第4期275-285,共11页
风电机组长期运行于低温高湿环境中时,叶片易结冰,严重影响发电效率。针对现有研究多集中于单风机,且样本采集中结冰数据高度不平衡,提出基于卷积注意力的双向Transformer无监督域适应模型(convolutional attention-bidirectional Trans... 风电机组长期运行于低温高湿环境中时,叶片易结冰,严重影响发电效率。针对现有研究多集中于单风机,且样本采集中结冰数据高度不平衡,提出基于卷积注意力的双向Transformer无监督域适应模型(convolutional attention-bidirectional Transformer,CA-BiTrans),用于跨风机叶片结冰检测。首先,对风机SCADA数据预处理,剔除无效数据,以皮尔逊相关系数筛选与结冰机理密切相关的参量。然后,将数据输入CA-BiTrans模型,从全局与局部角度高效提取跨通道特征。最后,融合类敏感与局部最大均值差异损失,设计域适应策略,通过动态调整权重解决不同风机间的类不平衡与特征偏移问题。工程数据验证表明,所提方法在跨风机结冰诊断中表现优异,最高精度达99.12%,显著优于卷积神经网络、深度域适应网络、视觉Transformer和语义判别增强的泛化网络模型,为多风机叶片结冰检测提供了有效方案。 展开更多
关键词 风电机组 故障检测 叶片结冰 无监督学习 类不平衡
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基于FDBO+Informer-ECANet的齿轮箱故障诊断分析
13
作者 李婷婷 贾东 《机械传动》 北大核心 2026年第3期161-171,共11页
【目的】基于智能优化算法与深度神经网络的齿轮箱故障诊断方法逐渐成为研究热点,但仍然存在较多问题。为了解决强噪声环境下齿轮故障特征提取难、诊断准确率低的问题,提出一种基于融合增强型蜣螂优化(Fusion-enhanced Dung Beetle Opti... 【目的】基于智能优化算法与深度神经网络的齿轮箱故障诊断方法逐渐成为研究热点,但仍然存在较多问题。为了解决强噪声环境下齿轮故障特征提取难、诊断准确率低的问题,提出一种基于融合增强型蜣螂优化(Fusion-enhanced Dung Beetle Optimization,FDBO)算法、Informer模型和通道注意力机制(Efficient Channel Attention Network,ECANet)模块的齿轮箱故障诊断方法。【方法】首先,针对现有蜣螂优化(Dung Beetle Optimization,DBO)算法全局搜索能力不足、易陷入局部最优等问题,引入融合Fuch混沌映射兼逆反向学习策略、自适应步长策略与凸透镜成像反转策略集成、随机差异变异策略,提高算法的全局搜索能力;其次,基于Informer模型出色的长时间序列处理能力,高效提取出序列数据中的全局特征与局部特征;尤其针对包含长时间依赖关系的故障信号,该模型可展现出极高的分类性能;再次,在Informer模型的编辑器中引入ECANet模块,对Informer提取的特征进行通道级的自适应校准,提高模型对重要特征的关注度,以增强特征表达能力、减少噪声干扰;最后,通过FDBO算法对Informer-ECANet模型多个超参数进行寻优,确定最优参数组合,以增强模型的诊断能力和泛化性能。【结果】试验结果表明,在无噪声条件下,所提模型准确率达100%;在加入-6 dB的高斯白噪声下准确率仍达到94.4%,验证了所提模型的优越性,为齿轮箱故障诊断提供了一种新型有效的智能方法。 展开更多
关键词 融合增强型蜣螂优化算法 Informer模型 ECANet模块 随机差异变异策略
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无侧隙端面滚子包络蜗杆传动啮合性能分析
14
作者 王凯 豆晨阳 陈永洪 《机械传动》 北大核心 2026年第3期132-141,153,共11页
【目的】滚子包络环面蜗杆传动在数控转台中应用广泛,但存在误差敏感性高、负压力角齿面安装困难等问题。为此,提出一种无侧隙端面滚子包络蜗杆传动副,通过一侧传递运动、一侧消隙的啮合方式实现无侧隙传动,旨在提升数控转台的传动精度... 【目的】滚子包络环面蜗杆传动在数控转台中应用广泛,但存在误差敏感性高、负压力角齿面安装困难等问题。为此,提出一种无侧隙端面滚子包络蜗杆传动副,通过一侧传递运动、一侧消隙的啮合方式实现无侧隙传动,旨在提升数控转台的传动精度与承载能力。【方法】首先,基于空间啮合理论和微分几何,建立了无侧隙端面滚子包络蜗杆传动副的数学模型;其次,推导了啮合方程、接触线、齿面方程、诱导法曲率、润滑角与相对卷吸速度等啮合性能参数的数学表达式;最后,利用Matlab软件分析了传动副几何参数对啮合性能的影响规律,并验证了所提设计方法的正确性。【结果】研究结果表明,该传动副的理论啮合齿对数为5对,具有较高的承载能力。其中,3对以上啮合齿对的润滑角保持在85°左右,润滑性能良好;诱导法曲率低于0.25 mm^(-1),说明蜗轮蜗杆共轭齿面贴合度较高。该设计为高精度数控转台蜗杆传动系统的研发提供了参考。 展开更多
关键词 端面滚子 包络蜗杆 无侧隙啮合 啮合性能
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基于遗传算法的齿轮传动可靠性优化设计
15
作者 王纯 《机械工程师》 2026年第3期153-156,共4页
为了实现齿轮传动系统的优化设计,以二级斜齿圆柱齿轮传动系统作为研究对象,建立二级斜齿圆柱齿轮传动系统的可靠性优化数学模型,以齿轮的关键参数(齿数、模数、螺旋角)为设计变量,选取二级斜齿圆柱齿轮传动系统的体积和重合度为目标函... 为了实现齿轮传动系统的优化设计,以二级斜齿圆柱齿轮传动系统作为研究对象,建立二级斜齿圆柱齿轮传动系统的可靠性优化数学模型,以齿轮的关键参数(齿数、模数、螺旋角)为设计变量,选取二级斜齿圆柱齿轮传动系统的体积和重合度为目标函数,以可靠性等约束作为约束条件,并利用浮点数编码的遗传算法对二级斜齿圆柱齿轮传动系统进行可靠性优化设计,得到各参数最优解,结果显示体积减小27.3%,重合度提高12.3%。实现是降低成本、提高齿轮传动稳定性的目的。 展开更多
关键词 遗传算法 优化设计 可靠性 齿轮传动 多目标 浮点数编码
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风电机组含裂纹人字齿轮行星系统动力学建模与振动特性分析
16
作者 吕鑫龙 董皓 +1 位作者 刘升升 郭慧 《西安工业大学学报》 2026年第1期22-34,共13页
齿根裂纹诱发的人字齿轮时变啮合刚度波动直接影响风电行星传动系统的振动规律,为探究其动力学响应与故障机理,本文基于切片法推导了裂纹人字齿轮时变啮合刚度的计算方法。采用集总参数法建立了考虑退刀槽和误差等因素的含裂纹人字齿轮... 齿根裂纹诱发的人字齿轮时变啮合刚度波动直接影响风电行星传动系统的振动规律,为探究其动力学响应与故障机理,本文基于切片法推导了裂纹人字齿轮时变啮合刚度的计算方法。采用集总参数法建立了考虑退刀槽和误差等因素的含裂纹人字齿轮行星系统的弯扭轴摆耦合55自由度的动力学模型。通过龙格-库塔法对模型进行求解,获得了不同裂纹程度下系统的振动特性曲线。振动试验结果表明,当太阳轮出现裂纹时,系统内外啮合副的时变啮合刚度均呈现下降趋势。随着裂纹程度的加剧,时变啮合刚度的波动幅度减小。裂纹的存在导致系统出现周期性冲击行为,冲击周期为0.012 s。在啮合谐波频率750 Hz附近观察到明显的边带特征,齿轮振动轨迹呈现不规则特征。试验结果与理论分析结果具有良好的一致性,验证了所建立模型的准确性和仿真结果的可靠性。 展开更多
关键词 人字齿轮 行星系统 裂纹 弯扭轴摆 振动特性
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融合SKNet与堆叠LSTM的MobileNetV3齿轮箱故障识别方法
17
作者 杨辰峰 杨喜旺 +2 位作者 黄晋英 范振芳 刘晶晶 《计算机系统应用》 2026年第1期237-245,共9页
当前基于深度学习的故障识别方法普遍面临高数据依赖性、高昂计算成本与时间开销,以及模型泛化能力受限等挑战.为此,本研究提出一种融合MobileNetV3、选择性核网络(selective kernel network,SKNet)及堆叠长短期记忆网络(stacked long s... 当前基于深度学习的故障识别方法普遍面临高数据依赖性、高昂计算成本与时间开销,以及模型泛化能力受限等挑战.为此,本研究提出一种融合MobileNetV3、选择性核网络(selective kernel network,SKNet)及堆叠长短期记忆网络(stacked long short-term memory network,Stacked LSTM)的轻量化高精度故障识别模型.首先进行输入数据预处理,将处理后的数据转换成适应卷积层的输入格式.在特征提取阶段,利用改进的MobileNetV3骨干网络进行深度特征挖掘,其倒置残差模块在保留深度可分离卷积高效性的基础上,策略性地嵌入SE(squeeze-andexcitation)与SK(selective kernel)双重注意力机制,有效兼顾通道信息交互与多尺度特征自适应选择,显著提升了特征表征能力并降低了计算复杂度.随后,堆叠LSTM捕获振动信号中的长距离时序依赖关系.最终通过全连接层实现特征压缩与分类决策,构建端到端识别系统.实验结果显示,本文模型识别准确率达到99.47%,与传统的齿轮箱故障识别技术相比,该方法在识别精准度和模型泛化能力方面均呈现出显著优势. 展开更多
关键词 故障识别 深度学习 MobileNetV3 选择性核网络 堆叠长短期记忆网络
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基于小波阈值去噪和复合神经网络的齿轮箱故障诊断
18
作者 程柯璠 程龙生 《绍兴文理学院学报》 2026年第2期67-84,共18页
针对齿轮箱振动信号噪声干扰及传统方法特征提取不足导致诊断精度低的问题,提出一种基于小波阈值去噪和复合神经网络的故障诊断方法。首先,采用完全集合经验模态分解与自适应噪声方法对原始信号进行分解,再通过排列熵筛选本征模态函数,... 针对齿轮箱振动信号噪声干扰及传统方法特征提取不足导致诊断精度低的问题,提出一种基于小波阈值去噪和复合神经网络的故障诊断方法。首先,采用完全集合经验模态分解与自适应噪声方法对原始信号进行分解,再通过排列熵筛选本征模态函数,接着对筛选出来的需要降噪的信号进行小波阈值去噪,最后重构信号,以输入后续的复合神经网络故障诊断模型中进行故障诊断。实验表明,所提方法可以有效去除信号中的噪声,且故障诊断准确率达到了99.7%,具有良好的通用性和泛化性。 展开更多
关键词 齿轮箱 故障诊断 小波阈值去噪 复合神经网络
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无监督条件下基于双源信息融合对抗网络的齿轮箱故障跨域识别
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作者 朱嵘华 马俊卿 +3 位作者 李春龙 王凯 刘寒秋 张旭军 《机电工程》 北大核心 2026年第3期441-454,共14页
针对风电齿轮变速箱在复杂工况下存在故障标签不完整及单一信号诊断信息不足的问题,提出了一种基于对比学习的双源信息融合对抗网络(DFCAN),用于无监督下的齿轮箱故障跨域诊断。首先,构建了基于孪生网络的对比学习(CL)模块,在无监督条... 针对风电齿轮变速箱在复杂工况下存在故障标签不完整及单一信号诊断信息不足的问题,提出了一种基于对比学习的双源信息融合对抗网络(DFCAN),用于无监督下的齿轮箱故障跨域诊断。首先,构建了基于孪生网络的对比学习(CL)模块,在无监督条件下提取了具有判别性与通用性的共享深度特征表示;然后,设计了振动信号与输入端编码器信号的双模态融合机制,采用特征级加权策略实现了多源异构信息整合,形成了增强的联合特征表达;接着,在此基础上,引入了基于最大分类器不一致性的对抗迁移模块,利用双分类器结构对目标域预测差异进行了建模,并引导特征生成器优化了跨域分布对齐;最后,利用风电齿轮箱多工况数据集,在异构测试场景中开展了实验验证,用于证明DFCAN在无监督条件下的跨域诊断性能与应用潜力。研究结果表明:在风电行星齿轮箱多工况数据集的迁移任务中,DFCAN方法平均诊断准确率高于94.2%,较传统领域自适应(DA)方法提高明显,整体优于主流无监督迁移模型;在振动与编码器信号融合比例设定为7∶3下,个别任务准确率可达98.79%;在异构齿轮箱数据集上进行迁移测试时,无标签条件下模型仍可保持90%以上准确率。DFCAN方法在标签缺失条件下具备稳定的跨域特征提取与迁移能力,能够显著提升多源信号融合下的故障识别性能,验证了其在无监督条件下的跨域诊断有效性。 展开更多
关键词 齿轮传动 双模态故障诊断 对比学习 信息融合 领域自适应 基于对比学习的双源信息融合对抗网络
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