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生成式零样本深度学习模型的轴承故障诊断方法
1
作者 刘月文 刘文淼 +2 位作者 李永亭 齐咏生 刘慧文 《中国农机化学报》 北大核心 2026年第1期201-209,共9页
基于深度学习的故障诊断模型需要大量数据进行训练,然而在实际工况中环境恶劣,完备故障数据的获取困难,导致模型训练精度差甚至无法训练。为此,引入生成式零样本学习模型,然而生成式模型也存在一些局限性,如生成的特征质量可能比较差,... 基于深度学习的故障诊断模型需要大量数据进行训练,然而在实际工况中环境恶劣,完备故障数据的获取困难,导致模型训练精度差甚至无法训练。为此,引入生成式零样本学习模型,然而生成式模型也存在一些局限性,如生成的特征质量可能比较差,与真实特征之间存在较大差距,限制模型性能。针对此问题,提出一种结合互补属性和回归模块生成式零样本学习(CARMGZSL)方法并应用于轴承故障诊断。首先采用连续小波变换将一维故障信号转换为时频图,使用CNN提取故障特征;然后设计一种语义属性模块,依据不同故障定义不同语义属性,通过生成对抗模块将可见类故障的语义属性和故障特征进行对抗性训练,生成不可见类故障特征并送入判别器,和真实故障样本特征进行判别;再构造一类回归模块,将生成样本特征通过回归模块重构为语义属性送入生成器,使生成样本特征更加逼真;最后通过相似性度量实现对不可见类故障与生成式不可见类故障的距离判别,完成故障识别。通过凯斯西储大学轴承数据集进行算法验证,结果表明,在零样本情况下,该方法可实现滚动轴承零样本故障诊断,相比于其他经典的零样本诊断算法,所提方法平均准确率达到92.32%,具有更好的诊断性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 零样本学习 故障诊断 生成对抗网络 语义特征
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四点接触球转盘轴承螺栓的静承载能力
2
作者 刘向辉 秦东晨 +2 位作者 贺占蜀 谢兴会 邵景干 《轴承》 北大核心 2026年第1期1-7,共7页
以QU2500.50型单排四点接触球转盘轴承为研究对象,基于HyperMesh和ANSYS软件建立了轴承-支承-螺栓的一体化有限元模型,通过理论公式验证了其准确性,并分析了球数、接触角、螺栓数量和螺栓预紧力对螺栓最大变形和应力的影响,结果表明:螺... 以QU2500.50型单排四点接触球转盘轴承为研究对象,基于HyperMesh和ANSYS软件建立了轴承-支承-螺栓的一体化有限元模型,通过理论公式验证了其准确性,并分析了球数、接触角、螺栓数量和螺栓预紧力对螺栓最大变形和应力的影响,结果表明:螺栓的最大变形和最大应力随着螺栓数量、球数和接触角的增大而减小,而随着螺栓预紧力的增大而增大;各因素对螺栓最大变形的影响程度由大到小依次为螺栓数量、接触角、球数和螺栓预紧力,对螺栓最大应力的影响程度由大到小依次为螺栓数量、螺栓预紧力、球数和接触角,对螺栓应力分布均匀性的影响程度由大到小依次为螺栓数量、球数、接触角和螺栓预紧力。 展开更多
关键词 滚动轴承 四点接触球轴承 转盘轴承 螺栓 承载能力 应力 变形 极差
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大直径钢管合缝机用滚轮滚针轴承径向游隙设计
3
作者 段富宣 史松霞 +2 位作者 田民 孙元哲 张伟 《轴承》 北大核心 2026年第1期23-26,共4页
针对大直径钢管合缝机用滚轮滚针轴承因径向游隙选择不当导致的卡死问题,分析其主要原因为该类轴承外圈不被包容,受载后除产生接触变形外,还会产生弹性弯曲变形,进而引起径向游隙减小。推导了径向游隙的计算公式,并提出参考GB/T 4604.1... 针对大直径钢管合缝机用滚轮滚针轴承因径向游隙选择不当导致的卡死问题,分析其主要原因为该类轴承外圈不被包容,受载后除产生接触变形外,还会产生弹性弯曲变形,进而引起径向游隙减小。推导了径向游隙的计算公式,并提出参考GB/T 4604.1—2012,选取径向游隙最小值大于且最接近理论最小径向游隙的组别,考虑安全系数,最小径向游隙取所选组别的中间值并稍微压缩,最大径向游隙取所选组别大一个组别的中间值并稍微压缩。实例计算及验证结果表明理论径向游隙与实测结果接近,且轴承卡死概率由11%降低至1%,证明了径向游隙选取的合理性。 展开更多
关键词 滚动轴承 滚针轴承 径向游隙 弹性变形 安全系数 试验验证
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基于树形决策卷积神经网络的滚动轴承故障分层诊断
4
作者 杨旭 吴程飞 +1 位作者 黄健 赵鹰昊 《北京工业大学学报》 北大核心 2026年第1期64-74,共11页
针对传统滚动轴承故障诊断中故障层次信息利用不充分、诊断精度不足的问题,提出一种带有树形决策层的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)方法以实现故障位置与严重程度的逐层诊断。该模型同时具备CNN的特征提取能力和决策... 针对传统滚动轴承故障诊断中故障层次信息利用不充分、诊断精度不足的问题,提出一种带有树形决策层的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)方法以实现故障位置与严重程度的逐层诊断。该模型同时具备CNN的特征提取能力和决策树的层次结构及分层决策特性。首先,采用共享网络层和2个任务特定的分支全连接层分别提取与故障位置和故障严重程度有关的特征;然后,将2个全连接层的分类结果输入到树形决策层,并使用加权层次分类损失调整模型权重参数,从而实现模型对故障层次信息的自学习;最后,应用帕德博恩大学轴承数据集进行算法性能测试。实验结果表明,该模型的平均分类准确率可达99.15%,与领域内其他的诊断模型相比,实现了更准确的故障位置和严重性的分类。 展开更多
关键词 故障诊断 分层诊断 滚动轴承 卷积神经网络(convolutional neural network CNN) 决策树 集成模型
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基于改进浣熊优化算法的永磁同步电机参数辨识
5
作者 谭志博 刘雨 +1 位作者 张巧芬 李明智 《制造技术与机床》 北大核心 2026年第1期154-161,共8页
针对表贴式永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)在参数辨识过程中存在辨识精度低且收敛时间长的问题,提出一种用于电机参数辨识的改进浣熊优化算法(improved coati optimization algorithm, ICOA)。改进后的算法使... 针对表贴式永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)在参数辨识过程中存在辨识精度低且收敛时间长的问题,提出一种用于电机参数辨识的改进浣熊优化算法(improved coati optimization algorithm, ICOA)。改进后的算法使用分段线性混沌映射(piecewise linear chaotic map, PWLCM)策略,提升了浣熊初始种群的随机性和多样性;使用正交Lévy全局探索器,增加了搜索路径,提升全局搜索能力;使用引入种群多样性指标与迭代进度因子的自适应正态云模型,解决了算法早熟收敛的问题。对表贴式永磁同步电机进行数学建模,并使用ICOA算法对电机永磁体磁链、d-q轴电感、定子电阻进行参数辨识。仿真结果表明,相较于传统COA算法,4种参数辨识精度分别提升了12.33%、2.75%、1.13%、0.75%,且均控制在1.7%之内。 展开更多
关键词 电机参数辨识 浣熊优化算法 混沌映射 正态云模型 正交Lévy全局探索器
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炭/炭复合材料保持架的制备及性能研究
6
作者 杨志坚 李媛媛 +2 位作者 王玉飞 席博伦 孙小波 《轴承》 北大核心 2026年第1期45-49,共5页
为满足轴承保持架在高温高速服役环境中具有低密度、低摩擦、低磨损量和高性能的需求,采用化学气相沉积和树脂浸渍相结合的方法制备了炭/炭复合材料,系统研究了炭/炭复合材料在不同温度梯度下的力学性能和摩擦学性能,结果表明:炭/炭复... 为满足轴承保持架在高温高速服役环境中具有低密度、低摩擦、低磨损量和高性能的需求,采用化学气相沉积和树脂浸渍相结合的方法制备了炭/炭复合材料,系统研究了炭/炭复合材料在不同温度梯度下的力学性能和摩擦学性能,结果表明:炭/炭复合材料的密度为1.79 g/cm^(3),25℃下的径向拉伸强度、径向抗压强度、轴向抗压强度分别为75.63,150.52,126.73 MPa,且径向拉伸强度随温度的升高而增大,表现出良好的力学性能;温度从25℃升高至400℃,炭/炭复合材料的平均摩擦系数从0.133 5增加到1.178 8,磨损量呈现先增加后减小的趋势,400℃时的磨损量为0.841 0 mm^(3)。在高温高速条件下,装有炭/炭复合材料保持架的轴承运转良好。 展开更多
关键词 滚动轴承 炭/炭复合材料 力学性能 摩擦 磨损 保持架
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小型交叉滚子轴承的摩擦力矩特性
7
作者 孟思远 杨明奇 +2 位作者 奚强 牛国梁 安宁 《轴承》 北大核心 2026年第1期8-15,共8页
为探究小型交叉滚子轴承结构参数对摩擦力矩的影响规律,建立考虑滚道角度偏差的轴承力学平衡方程与摩擦力矩模型,并辅以试验验证,结果表明:轴承摩擦力矩随转速和倾覆力矩的增大而增大,但随径向游隙的增大逐渐减小并趋于稳定,当径向游隙... 为探究小型交叉滚子轴承结构参数对摩擦力矩的影响规律,建立考虑滚道角度偏差的轴承力学平衡方程与摩擦力矩模型,并辅以试验验证,结果表明:轴承摩擦力矩随转速和倾覆力矩的增大而增大,但随径向游隙的增大逐渐减小并趋于稳定,当径向游隙较大时,其受倾覆力矩的影响更为显著;内圈及上、下外圈滚道角度偏差增大会引起轴承摩擦力矩先减小后增大;3种滚子修形方式中,对数修形可使轴承在较宽载荷范围内保持较低的轴承摩擦力矩,但在高倾覆力矩条件下,其与圆弧修形的减摩效果差异并不明显。合理控制径向游隙与滚道角度偏差,并依据载荷条件选择适当的滚子修形方式,可降低小型交叉滚子轴承的摩擦力矩。 展开更多
关键词 滚动轴承 交叉滚子轴承 摩擦力矩 径向游隙 倾覆力矩 多元线性回归
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热挤压变形对8Cr4Mo4V高温轴承钢一次碳化物及微观组织的影响
8
作者 索志鹏 杨晓峰 +2 位作者 类承帅 陈国鑫 刘宏伟 《轴承》 北大核心 2026年第1期37-44,共8页
8Cr4Mo4V高温轴承钢是现阶段制造航空发动机主轴轴承的主要钢种,随着轴承钢纯净度的不断提高,钢中大尺寸一次碳化物成为限制轴承钢疲劳寿命的重要因素。利用热挤压过程中的剪切变形与三向压应力共同作用达到破碎粗大一次碳化物并细化基... 8Cr4Mo4V高温轴承钢是现阶段制造航空发动机主轴轴承的主要钢种,随着轴承钢纯净度的不断提高,钢中大尺寸一次碳化物成为限制轴承钢疲劳寿命的重要因素。利用热挤压过程中的剪切变形与三向压应力共同作用达到破碎粗大一次碳化物并细化基体组织的目的,结果表明:热挤压变形显著细化了钢中大尺寸一次碳化物,挤压管坯外壁的碳化物最大直径仅为10.5μm;热挤压变形可以达到进一步细化组织的效果,挤压管坯靠近外壁组织的晶粒分布均匀,晶粒度仅为9.5级;热挤压变形的三向压应力状态可以抑制缺陷的形成,三维X射线成像显示热挤压后的8Cr4Mo4V高温轴承钢组织致密,未发现明显的微缺陷。 展开更多
关键词 滚动轴承 高温轴承钢 热挤压 碳化物 晶粒度 微缺陷
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一种面向旋转机械多传感器故障诊断的模态融合深度聚类方法 被引量：5
9
作者 伍章俊 许仁礼 +1 位作者 方刚 邵海东 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第1期244-259,共16页
针对单传感器和单模态信号特征信息不足的问题,该文提出一种基于多模态融合的端到端深度聚类旋转机械多传感器故障诊断方法(EDCM-MFF)。首先,利用门控递归单元自编码模块提取多传感器故障信号的深度时序特征。然后,应用短时傅里叶变换(S... 针对单传感器和单模态信号特征信息不足的问题,该文提出一种基于多模态融合的端到端深度聚类旋转机械多传感器故障诊断方法(EDCM-MFF)。首先,利用门控递归单元自编码模块提取多传感器故障信号的深度时序特征。然后,应用短时傅里叶变换(STFT)将故障信号转换为时频图像,并通过卷积自编码器提取这些图像的深度空间特征。接着,设计了一种模态融合注意力机制,通过计算不同模态深度特征之间的亲和矩阵,实现模态特征的融合。最后,采用Kullback-Leibler(KL)散度聚类,以端到端方式实现故障类型的识别。实验结果显示,该方法在东南大学齿轮箱和轴承数据集上的识别准确率分别为99.16%和98.63%。与现有的无监督学习方法相比,所提方法能够更有效地实现多传感器和多模态的旋转机械故障诊断。 展开更多
关键词 旋转机械 故障诊断 多模态融合 深度聚类
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基于改进辅助分类生成对抗网络的小样本轴承故障诊断
10
作者 谢莹 刘雪伟 鲁振杰 《轴承》 北大核心 2026年第1期100-110,共11页
针对实际工业生产中故障数据较难采集,而训练具有良好性能的深度学习模型又依赖于大量数据样本的问题,提出一种改进辅助分类生成对抗网络与注意力机制相结合(M-ACGAN-A)的故障诊断模型。首先,对振动信号进行短时傅里叶变换,将其转化为... 针对实际工业生产中故障数据较难采集,而训练具有良好性能的深度学习模型又依赖于大量数据样本的问题,提出一种改进辅助分类生成对抗网络与注意力机制相结合(M-ACGAN-A)的故障诊断模型。首先,对振动信号进行短时傅里叶变换,将其转化为二维时频图,从而增强数据特征;其次,采用辅助分类生成对抗网络(ACGAN)的生成器学习实际数据样本的分布,生成大量模拟数据样本;然后,利用嵌入注意力机制的分类器进行模型训练,引入Wasserstein距离指导模型缩短源分布与目标分布的差距,并通过谱归一化来防止模型梯度爆炸;最后,利用训练完成的判别器进行故障诊断。采用凯斯西储大学轴承数据集和帕德博恩大学轴承数据集进行试验,结果表明所提模型能够利用有限的数据信息实现故障诊断,相比于其他深度学习模型具有更高的诊断精度和泛化性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 特征提取 傅里叶变换 小样本 辅助分类生成对抗网络
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滚动轴承零件表面波纹度对轴承振动特性的影响
11
作者 肖扬 李文海 余光伟 《轴承》 北大核心 2026年第1期16-22,共7页
滚动轴承在运转过程中,其振动特性会受到各零件表面波纹度的影响。以滚动轴承为研究对象,建立内圈、外圈和球的表面波纹度模型,并将模型计算结果与试验结果进行对比以验证模型的正确性。基于表面波纹度模型分析了深沟球轴承内圈、外圈... 滚动轴承在运转过程中,其振动特性会受到各零件表面波纹度的影响。以滚动轴承为研究对象,建立内圈、外圈和球的表面波纹度模型,并将模型计算结果与试验结果进行对比以验证模型的正确性。基于表面波纹度模型分析了深沟球轴承内圈、外圈和球表面波纹度对轴承振动特性的影响,结果表明:在低频段,内圈表面波纹度对轴承振动特性的影响最大;中、高频段,球表面波纹度对轴承振动特性的影响最大;在低、中、高频段,轴承振动速度有效值均随着内、外圈表面波纹度的增大而增大。 展开更多
关键词 滚动轴承 深沟球轴承 表面波纹度 振动 形状误差 动力学分析
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基于DCAE-AM的轴承健康指标构建
12
作者 李名洪 张林鍹 +2 位作者 邱朝洁 郑兴 张盼盼 《轴承》 北大核心 2026年第1期111-119,共9页
在基于数据驱动和深度学习的轴承剩余使用寿命(RUL)预测流程中,构建能准确描述轴承退化状态的健康指标(HI)是至关重要的步骤。针对基于传统特征和无监督学习方法构建的健康指标性能较差,无法合理反映轴承退化状态的问题,使用深度卷积自... 在基于数据驱动和深度学习的轴承剩余使用寿命(RUL)预测流程中,构建能准确描述轴承退化状态的健康指标(HI)是至关重要的步骤。针对基于传统特征和无监督学习方法构建的健康指标性能较差,无法合理反映轴承退化状态的问题,使用深度卷积自编码器(DCAE)从原始振动信号中提取故障特征,考虑到每组特征都具有时间序列的性质,在编码器中引入自注意力机制(AM)自动学习序列内部元素相互关系并赋予不同权重,提出了构建健康指标的DCAE-AM模型。为合理反映轴承的退化过程并避免引入大量的先验知识,使用基于二次函数的标签训练模型。在PHM2012轴承数据集上进行模型验证并设定了失效阈值,相比于PCA,SOM,WGAN,CNN以及DCAE等方法,DCAE-AM模型所构建健康指标的融合性能评分最少提升了7.3%,最多提升了89.7%。 展开更多
关键词 滚动轴承 深度学习 剩余寿命 编码器 监督学习 故障特征
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电磁冲击对GCr15轴承钢残余奥氏体演变及滚动接触疲劳性能的影响
13
作者 李添奇 郭帅 +2 位作者 张剑 王丰 钱东升 《轴承》 北大核心 2026年第1期30-36,共7页
研究了电磁冲击对GCr15轴承钢残余奥氏体演变和滚动接触疲劳性能的影响,结果表明:电磁冲击作用下残余奥氏体的体积分数由13.23%降低至8.3%,残余奥氏体碳的质量分数由0.85%升高至0.91%,残余奥氏体的热激活能由115 kJ/mol提高至127 kJ/mol... 研究了电磁冲击对GCr15轴承钢残余奥氏体演变和滚动接触疲劳性能的影响,结果表明:电磁冲击作用下残余奥氏体的体积分数由13.23%降低至8.3%,残余奥氏体碳的质量分数由0.85%升高至0.91%,残余奥氏体的热激活能由115 kJ/mol提高至127 kJ/mol,表明残余奥氏体热稳定性提升,残余奥氏体转变衰减指数k由2.51降低至2.17,机械稳定性有所提升;电磁冲击使滚动接触疲劳额定寿命L_(10)从0.81×10^(7)次提高至1.72×10^(7)次,这主要是由于电磁冲击使试样表面保留了稳定性更好、韧性更高的残余奥氏体,其会阻碍轴承钢亚表面疲劳裂纹扩展,更难产生表面剥落坑。 展开更多
关键词 滚动轴承 轴承钢 脉冲电流 残余奥氏体 热稳定性 接触疲劳
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基于最优传输理论的滚动轴承故障迁移诊断方法
14
作者 张中伟 孙苗青 +2 位作者 路行超 张帅 李乃鹏 《轴承》 北大核心 2026年第1期58-64,共7页
现有滚动轴承智能诊断模型多基于单一工况下的故障数据构建,而实际应用中的工况多变,不同工况下的监测数据差异明显。对于在多工况下服役的滚动轴承,单一工况数据训练的模型难以准确识别不同工况下的轴承故障,导致误诊、漏诊严重。为解... 现有滚动轴承智能诊断模型多基于单一工况下的故障数据构建,而实际应用中的工况多变,不同工况下的监测数据差异明显。对于在多工况下服役的滚动轴承,单一工况数据训练的模型难以准确识别不同工况下的轴承故障,导致误诊、漏诊严重。为解决跨工况下的滚动轴承智能诊断问题,提高诊断模型在不同工况下的鲁棒性,提出了一种基于最优传输理论的滚动轴承故障迁移诊断方法,对轴承振动数据进行时域Gammatone滤波获得多频段时域信号,构建域共享特征提取子网络提取源域、目标域轴承数据的深层故障特征,结合最优传输理论构建最优传输适配子网络完成域特征适配并实现轴承故障诊断。验证结果表明,基于最优传输理论的滚动轴承故障迁移诊断方法能有效提高跨工况下滚动轴承的迁移诊断精度。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 迁移学习 变工况 滤波器 智能制造
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风电机组试验平台五自由度电液伺服控制系统设计
15
作者 王甲 张永明 +1 位作者 陈国初 祝慧林 《轴承》 北大核心 2026年第1期50-57,共8页
风电轴承试验平台电液伺服控制系统通常采用PLC,DSP或成熟的信号采集卡与运动控制卡作为电控系统的核心,当需要控制的液压缸数量较多时会存在液压缸之间协同控制比较困难的问题。提出了一种基于Zynq的电液伺服加载控制系统:采用MKZ801F... 风电轴承试验平台电液伺服控制系统通常采用PLC,DSP或成熟的信号采集卡与运动控制卡作为电控系统的核心,当需要控制的液压缸数量较多时会存在液压缸之间协同控制比较困难的问题。提出了一种基于Zynq的电液伺服加载控制系统:采用MKZ801F.14型伺服阀放大器并设计了基于DAC71408芯片的多通道模数转换单元进行CSDM631型射流管电液伺服阀的驱动,解决了六轴同步驱动控制的问题;采用Block Design的方式设计控制系统,对多通道同步数据采集、多通道驱动信号同步发生单元进行了IP核设计;通过AMESim与Simulink联合仿真验证后,采用基于模型设计的方法进行自动代码生成并设计了API接口以配合多通道模数/数模单元的IP核,实现了复杂控制算法以及载荷模型的快速部署验证。试验结果表明,基于Zynq的电液伺服控制系统能够满足风电轴承试验平台5个自由度的电控要求。 展开更多
关键词 滚动轴承 风力发电机组 伺服控制系统 模型设计 多通道 数模转换
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基于多尺度分层交替迁移学习的小样本轴承跨域故障诊断
16
作者 曹景浩 文传博 《轴承》 北大核心 2026年第1期65-74,共10页
针对实际应用中训练样本不足以及跨工况轴承故障诊断中不同工况数据分布差异较大导致无法取得令人满意的诊断结果的问题,提出了一种基于多尺度分层交替迁移学习的小样本轴承跨域故障诊断模型。构造了一个多尺度特征提取器,以减少信息损... 针对实际应用中训练样本不足以及跨工况轴承故障诊断中不同工况数据分布差异较大导致无法取得令人满意的诊断结果的问题,提出了一种基于多尺度分层交替迁移学习的小样本轴承跨域故障诊断模型。构造了一个多尺度特征提取器,以减少信息损失,充分挖掘振动信号中的特征;为了处理域位移问题,提出分层交替迁移学习算法(HATL),分层交替计算Coral和LMMD损失函数,缩小源域与目标域的分布距离。在凯斯西储大学轴承数据集和江南大学轴承数据集上进行了迁移试验,并与一些经典迁移学习模型进行对比,结果表明在小样本训练数据集下,所提模型具有优秀的特征迁移能力。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 小样本 迁移学习 卷积神经网络
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结构参数对梯形滑梁式空气箔片轴承润滑性能的影响
17
作者 韩怡萱 吴洋 +2 位作者 顾晨昀 冯伟军 安琦 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2026年第1期138-147,共10页
以梯形滑梁式空气箔片轴承为研究对象,依据Kirchhoff理论建立顶箔有限元模型,结合梁的大变形方程和最小位能原理对滑梁进行力学分析,实现对顶箔、滑梁及滑梁周围框架结构的形变计算.引入Reynolds方程构建流固耦合计算模型,用于分析润滑... 以梯形滑梁式空气箔片轴承为研究对象,依据Kirchhoff理论建立顶箔有限元模型,结合梁的大变形方程和最小位能原理对滑梁进行力学分析,实现对顶箔、滑梁及滑梁周围框架结构的形变计算.引入Reynolds方程构建流固耦合计算模型,用于分析润滑性能.通过MATLAB编程实现对气膜压力、气膜厚度、轴承摩擦力矩和端泄量的计算,并通过试验验证计算模型的可靠性.结合具体算例,针对标准气膜厚度、滑梁长度、滑梁宽度、滑梁斜率、底箔厚度和顶箔厚度对轴承润滑性能的影响进行数值研究.结果表明,随着轴承与转子初始间隙的增大,气膜动压区域减小,气膜的最大压力上升,摩擦力矩减小,端泄量增大;滑梁对顶箔的支撑不连续,导致气膜压力和气膜厚度分布不连续;调整滑梁尺寸和底箔厚度会改变滑梁对顶箔的支撑刚度,当滑梁对顶箔的支撑刚度增大时,气膜厚度减小,气膜的最大压力增大. 展开更多
关键词 滑梁式空气箔片轴承 力学建模 流固耦合 润滑性能 数值计算
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结合小波变换与注意力机制的轴承故障诊断 被引量：3
18
作者 赵玲 孟阳 +2 位作者 蒋振霖 吕颖 王航 《振动.测试与诊断》 北大核心 2025年第3期430-437,616,共9页
针对传统一维轴承振动信号特征表达效果较弱、轴承故障数据时频特征提取困难及其诊断精度较低等问题,提出一种基于小波变换与注意力机制网络(wavelet transform and attention mechanism net,简称WTA-Net)的轻量化轴承故障诊断方法。首... 针对传统一维轴承振动信号特征表达效果较弱、轴承故障数据时频特征提取困难及其诊断精度较低等问题,提出一种基于小波变换与注意力机制网络(wavelet transform and attention mechanism net,简称WTA-Net)的轻量化轴承故障诊断方法。首先,通过小波变换将滚动轴承的一维振动时序信号转化为二维时频图;其次,针对网络训练时梯度消失的问题,提出改进的轻量化骨干网络R-ResNet18提取二维时频图特征;然后,在网络不同尺度的特征层嵌入时空注意力机制(convolutional block attention module,简称CBAM),使网络更加关注二维时频图的关键信息特征;最后,采用标签平滑的交叉熵损失函数来对网络模型进行训练。实验结果表明,所提出方法能够精准地辨识不同故障类型和故障严重程度,在凯斯西储大学轴承数据集10个分类任务中可达到99.9%的分类精度,模型应用在辛辛那提大学智能维护系统(intelligent maintenance systems,简称IMS)轴承数据集上的分类精度达到了99.9%,提取的特征信息区分度高,具有良好的泛化性和鲁棒性。 展开更多
关键词 小波变换 交叉熵损失 注意力机制 故障诊断 振动信号
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基于RCMFFDE和SSA-RVM的旋转机械损伤检测模型 被引量：2
19
作者 王显彬 孙阳 《机电工程》 北大核心 2025年第3期510-519,共10页
针对旋转机械系统的振动信号具有明显的非线性,严重影响故障特征提取从而导致其识别精度不佳的问题,建立了一种基于精细复合多尺度分数波动散布熵(RCMFFDE)、t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)和麻雀搜索算法优化相关向量机(SSA-RVM)的旋转机... 针对旋转机械系统的振动信号具有明显的非线性,严重影响故障特征提取从而导致其识别精度不佳的问题,建立了一种基于精细复合多尺度分数波动散布熵(RCMFFDE)、t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)和麻雀搜索算法优化相关向量机(SSA-RVM)的旋转机械损伤检测模型。首先,进行了基于RCMFFDE方法的特征提取,生成了特征样本,以定量反映旋转机械的不同损伤情况;然后,采用t-SNE方法,将原始高维故障特征映射至低维空间,获得了对故障更敏感的低维特征;最后,将敏感的低维故障特征向量输入至SSA-RVM多分类器中,进行了训练和测试,实现了旋转机械样本的故障识别目的;采用两种旋转机械数据集进行了实验,并从准确率、效率和抗噪性方面,将RCMFFDE-SSA-SVM方法与多种特征提取方法进行了对比。研究结果表明:RCMFFDE能用于有效提取旋转机械的故障特征,分别取得99.2%和100%的识别精度;而对敏感特征进行分类所获得的精度优于对原始特征进行分类的情形,前者比后者提高了4%;在模式识别中,SSA-RVM优于其他分类器;自制数据集的诊断精度达到了97%,特征提取的时间为16.05 s。 展开更多
关键词 非线性振动信号 特征提取时间 故障识别精度(诊断精度) 精细复合多尺度分数波动散布熵 t-分布随机邻域嵌入 麻雀搜索算法优化相关向量机
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基于GWO-LMS-RSSD的旋转机械耦合故障分离及特征强化方法
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作者 许文 施卫华 +3 位作者 李红钢 华如南 刘厚林 董亮 《机电工程》 北大核心 2025年第4期677-685,共9页
针对旋转机械耦合故障中较弱故障易被较强故障淹没及噪声干扰严重的问题,提出了基于灰狼优化算法(GWO)的自适应滤波最小均方(LMS)算法,结合共振稀疏分解(RSSD)的耦合故障特征分离及强化方法。首先,采用自适应滤波LMS算法对耦合故障信号... 针对旋转机械耦合故障中较弱故障易被较强故障淹没及噪声干扰严重的问题,提出了基于灰狼优化算法(GWO)的自适应滤波最小均方(LMS)算法,结合共振稀疏分解(RSSD)的耦合故障特征分离及强化方法。首先,采用自适应滤波LMS算法对耦合故障信号进行了滤波处理,使故障特征得到了初步强化;然后,根据耦合故障的不同共振属性,利用RSSD算法将故障耦合分解为高共振分量和低共振分量,完成了耦合故障分离;特别地,针对LMS算法中参数依赖人工经验、自适应差等问题,研究了基于灰狼优化算法(GWO)的参数自适应优化方法,设计了以信噪比和均方误差构成的优化目标;最后,对稀疏分解得到的信号进行了包络解调,完成了耦合故障分离及特征强化,同时,利用模拟信号和实验信号对该方法进行了验证分析。研究结果表明:GWO-LMS-RSSD算法能用于有效降低噪声干扰,分离旋转机械耦合故障及强化故障特征。该研究成果可为强噪声干扰下耦合故障的特征分离及强化提供一种新的思路。 展开更多
关键词 耦合故障诊断 旋转机械 共振稀疏分解 自适应滤波最小均方算法 灰狼优化算法 信噪比 均方误差
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