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基于BNN-RA模型的风电机组轴承故障诊断研究 被引量：2
1
作者 余萍 宋紫琼 +1 位作者 曹洁 陈息良 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期643-651,共9页
针对风电机组轴承故障诊断中特征提取困难,模型迭代速度慢,精度低的问题,该文提出一种基于改进二值化神经网络(BNN)的风电机组轴承故障诊断方法。首先采用格拉姆角场(GAF)将轴承振动信号转换为二维图像,以提高特征提取精度,然后结合深... 针对风电机组轴承故障诊断中特征提取困难,模型迭代速度慢,精度低的问题,该文提出一种基于改进二值化神经网络(BNN)的风电机组轴承故障诊断方法。首先采用格拉姆角场(GAF)将轴承振动信号转换为二维图像,以提高特征提取精度,然后结合深度残差网络和注意力机制构建BNN-RA(BNN+Residual Network+Spatial attention network structure)故障诊断模型,实现轴承的高效故障诊断,最终通过美国凯斯西储大学(CWRU)与江南大学(JNU)公开的轴承数据集进行方法有效性验证。结果表明,该方法可有效提高网络迭代速度和诊断精度,模型在CWRU轴承数据集单一工况下迭代11次可达到收敛,故障诊断准确率达到99.20%,在两数据集的不同工况下平均准确率可达98.46%与97.6%。 展开更多
关键词 风电机组 故障诊断 轴承 二值化神经网络 格拉姆角场
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基于类小波辅助分类生成对抗网络的轴承故障数据生成方法 被引量：2
2
作者 焦华超 孙文磊 王宏伟 《中国机械工程》 北大核心 2025年第3期546-557,共12页
利用数据生成方法生成时域特征和频域特征与轴承故障真实信号一致的高质量数据,构建平衡数据集,对数据不平衡情况下建立高效的轴承故障诊断模型具有重要意义。针对现有数据生成方法仅关注时域或频域单一特征的局限,提出了类小波辅助分... 利用数据生成方法生成时域特征和频域特征与轴承故障真实信号一致的高质量数据,构建平衡数据集,对数据不平衡情况下建立高效的轴承故障诊断模型具有重要意义。针对现有数据生成方法仅关注时域或频域单一特征的局限,提出了类小波辅助分类生成对抗网络。基于小波变换原理,使用多层神经网络构建类小波变换(WLT)网络,模拟小波变换及逆变换,建立时域与频域信号的映射关系;将WLT网络嵌入辅助分类生成对抗网络(ACGAN)模型中,作为模型生成器的主体;构建两个不同功能的判别器,使得改进的ACGAN在一次训练中能同时学到真实轴承振动信号的时域和频域特征信息。试验结果表明,WLT-ACGAN模型生成的轴承振动信号具有与真实轴承振动信号一致的时域特征和频域特征,数据不平衡时,利用生成信号扩增的平衡数据集构建的故障诊断模型具有较高的准确率。 展开更多
关键词 辅助分类生成对抗网络 类小波变换 轴承故障诊断 数据生成
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含局部缺陷的角接触球轴承时变位移激励及动力学建模 被引量：2
3
作者 雷春丽 宋瑞哲 +3 位作者 樊高峰 刘凯 薛伟 李建华 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第3期753-762,共10页
角接触球轴承在长时间工作的情况下,会产生故障损伤从而影响系统正常运行。以外圈具有局部缺陷的角接触球轴承为研究对象,提出不同局部缺陷轮廓的判别方法,建立角接触球轴承局部缺陷时变位移激励广义表征模型,研究局部缺陷演化过程及其... 角接触球轴承在长时间工作的情况下,会产生故障损伤从而影响系统正常运行。以外圈具有局部缺陷的角接触球轴承为研究对象,提出不同局部缺陷轮廓的判别方法,建立角接触球轴承局部缺陷时变位移激励广义表征模型,研究局部缺陷演化过程及其位移激励机理。在此基础上,考虑轴承缺陷引起的时变位移对动力学特性的影响,基于赫兹接触理论,建立角接触球轴承故障动力学模型,并通过实验验证了所建模型的正确性。分析结果表明:矩形局部缺陷最终会演化成梯形形态;不同缺陷形貌诱发的位移激励变化趋势是不同的;与局部缺陷的长度相比,宽度对位移激励的影响更大。研究结果对轴承优化设计和故障诊断提供了理论基础。 展开更多
关键词 角接触球轴承 局部缺陷 时变位移激励 缺陷演变 动力学建模
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向心关节轴承协调接触模型与接触应力分析 被引量：1
4
作者 冯士伦 叶志鸿 +1 位作者 赵俊涛 曾保平 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第14期15-21,共7页
以某型船舶的暴露于海水,直接承受着海流及波浪的水动力的液压传动设备的向心关节轴承这一关键部件为研究对象,对其承受不同径向载荷时的最大接触应力,接触区域半径及接触应力分布规律进行公式推导,建立完整和非完整球面的协调接触模型... 以某型船舶的暴露于海水,直接承受着海流及波浪的水动力的液压传动设备的向心关节轴承这一关键部件为研究对象,对其承受不同径向载荷时的最大接触应力,接触区域半径及接触应力分布规律进行公式推导,建立完整和非完整球面的协调接触模型;采用Abaqus软件分析受不同径向载荷时轴承的接触特性,解析和仿真结果高度吻合表明了协调接触模型的合理性。结果表明,接触应力与载荷呈线性正相关,与接触区域半径呈非线性关系,与解析公式对应;内外圈游隙控制在≤0.05 mm范围内,此时接触区域较大,接触应力较小,向心关节轴承承受能力更强;外圈半宽超过内圈半径的2/3时,最大接触应力趋于极限值,保证外圈半宽是内圈半径的2/3时,能够有效消除外圈轴向宽度的限制并保证倾斜时的强度。 展开更多
关键词 向心关节轴承 协调接触 非完整球面 接触应力
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基于IMLZC和SOA-ELM的轴承损伤识别方法 被引量：1
5
作者 龙有强 姜峰 《机电工程》 北大核心 2025年第4期726-734,共9页
现有故障诊断方法大多是仅针对轴承故障类型进行分析,而缺少对故障程度进行相应的判断。为此,提出了一种基于改进多尺度Lempel-Ziv复杂度(IMLZC)和海鸥优化算法优化极限学习机(SOA-ELM)的滚动轴承损伤识别方法。首先,利用IMLZC复杂度测... 现有故障诊断方法大多是仅针对轴承故障类型进行分析,而缺少对故障程度进行相应的判断。为此,提出了一种基于改进多尺度Lempel-Ziv复杂度(IMLZC)和海鸥优化算法优化极限学习机(SOA-ELM)的滚动轴承损伤识别方法。首先,利用IMLZC复杂度测量指标对信号复杂度变化敏感的特点,将其用于提取滚动轴承振动信号的故障特征以构造特征矩阵;然后,利用海鸥优化算法对极限学习机(ELM)的关键参数进行了优化,建立了参数自适应优化的ELM分类模型;最后,将故障特征输入至SOA-ELM分类模型中进行了训练和测试,完成了滚动轴承不同故障状态的智能诊断和故障程度评估,利用滚动轴承和自吸式离心泵损伤振动信号对IMLZC-SOA-ELM模型的实用性和泛化性开展了研究,并将其与其他特征提取模型开展了对比。研究结果表明:基于IMLZC-SOA-ELM的故障诊断方法不仅能够准确识别滚动轴承的故障,而且能判断故障的严重程度,该故障诊断模型在诊断滚动轴承的故障时分别取得了100%和98.4%的识别准确率,平均识别准确率达到了99.9%,能够有效识别滚动轴承的故障类型和故障程度。与其他特征提取方法相比,IMLZC-SOA-ELM模型具有更高的识别准确率,更适合于滚动轴承的故障识别。 展开更多
关键词 滚动轴承 自吸式离心泵 故障诊断 故障程度和损伤程度 改进多尺度Lempel-Ziv复杂度 海鸥优化算法 参数最优极限学习机
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基于改进生成对抗网络和Swin Transformer的样本不均衡轴承故障诊断 被引量：1
6
作者 马良玉 黄日灏 +3 位作者 段晓冲 胡景琛 高海天 马进 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第4期528-537,共10页
深度学习由于其强大的特征提取能力被广泛应用于故障诊断领域,但在实际生产过程中,故障样本数量通常远低于正常样本,从而导致故障诊断模型的分类准确率下降.为此,本文提出一种基于改进循环生成对抗网络和Swin Transformer的样本不均衡... 深度学习由于其强大的特征提取能力被广泛应用于故障诊断领域,但在实际生产过程中,故障样本数量通常远低于正常样本,从而导致故障诊断模型的分类准确率下降.为此,本文提出一种基于改进循环生成对抗网络和Swin Transformer的样本不均衡轴承故障诊断方法,并以旋转机械滚动轴承振动故障诊断为例对方法进行验证.首先,将原始振动信号的时频图作为循环生成对抗网络的输入;然后,为克服训练不稳定、模型不能及时收敛等问题,引入谱归一化和权值衰减,利用改进的循环生成对抗网络生成更多的故障样本;最后,采用Swin Transformer模型来进行故障诊断,并与随机森林(RF)、堆叠自编码器(SAE)、支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)进行对比.在美国凯斯西储大学(CWRU)轴承故障数据集进行多组不同的故障样本生成与故障诊断实验,结果表明,本文方法可以在训练样本数量较少时生成质量较高的合成样本,与其他方法相比,Swin Transformer模型故障诊断精度更高,在不平衡数据的故障诊断方面具有很大的潜力. 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 不平衡样本 循环生成对抗网络 深度学习
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频谱能量增强的IEWT滚动轴承故障诊断方法 被引量：1
7
作者 古莹奎 李成 吴宽 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第1期70-74,81,共6页
尺度空间方法的经验小波变换(EWT)在滚动轴承故障诊断中容易出现共振频带过度分割、频带破裂,导致故障诊断失败。为此,提出频谱增强的改进经验小波滚动轴承故障诊断方法。首先,将Teager能量算子引入信号频谱,利用能量算子能够追踪并增... 尺度空间方法的经验小波变换(EWT)在滚动轴承故障诊断中容易出现共振频带过度分割、频带破裂,导致故障诊断失败。为此,提出频谱增强的改进经验小波滚动轴承故障诊断方法。首先,将Teager能量算子引入信号频谱,利用能量算子能够追踪并增强信号瞬时成分能量的特点,对信号频谱瞬时冲击进行能量增强,减小噪声对信号频谱的影响;其次,对能量增强后频谱进行频带极大值包络的改进经验小波变换(IEWT)分解,得到一系列固有模态;最后,对裕度因子最大的固有模态进行包络解调分析,提取轴承故障特征。分析结果表明,所提方法能够增强故障引起的瞬态冲击成分,减少噪声对频谱分割的影响,有效地避免共振频带的过度分割导致的频带破裂。 展开更多
关键词 频谱能量增强 改进经验小波变换 TEAGER能量算子 滚动轴承 故障诊断
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考虑冲击激励的局部缺陷角接触球轴承振动特性 被引量：1
8
作者 雷春丽 宋瑞哲 +3 位作者 樊高峰 刘凯 薛伟 李建华 《航空动力学报》 北大核心 2025年第2期201-211,共11页
为了更详细地表征具有局部缺陷的角接触球轴承的运行状态,针对传统模型未考虑不同缺陷类型及其引起的冲击力等问题,建立了考虑冲击激励的局部缺陷角接触球轴承动力学模型。根据不同缺陷类型分别提出角接触球轴承局部缺陷时变位移激励模... 为了更详细地表征具有局部缺陷的角接触球轴承的运行状态,针对传统模型未考虑不同缺陷类型及其引起的冲击力等问题,建立了考虑冲击激励的局部缺陷角接触球轴承动力学模型。根据不同缺陷类型分别提出角接触球轴承局部缺陷时变位移激励模型。在此基础上,建立了与缺陷尺寸以及轴承转速有关的瞬时冲击力函数。基于Hertz接触理论和冲击力函数,提出外圈具有局部缺陷角接触球轴承动力学计算方法;研究了具有故障的球轴承振动特性,并通过实验验证,获得了不同参数对轴承动力学响应的影响规律。计算结果表明:随着缺陷尺寸和载荷的增大,轴承故障特征的频率均不变,但其幅值增大。随着主轴转速的增大,轴承故障特征的频率增大,幅值发生变化。这3个影响因素的增大均会加剧轴承的振动。 展开更多
关键词 冲击激励 角接触球轴承 局部缺陷 振动特性 时变位移激励
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基于转频脊线的滚动轴承阶次分析故障诊断 被引量：1
9
作者 张小丽 范攀锋 +3 位作者 李贤耀 王保建 梁旺 王芳珍 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第1期139-145,共7页
针对变转速状况下部分设备难以安装转速计而导致转速信息缺失的问题,提出基于阶次分析的无转速计滚动轴承故障诊断方法。同时针对振动信号处理中时频脊线提取精度不高、轴承转频脊线识别困难等问题,提出基于快速路径优化算法的多时频脊... 针对变转速状况下部分设备难以安装转速计而导致转速信息缺失的问题,提出基于阶次分析的无转速计滚动轴承故障诊断方法。同时针对振动信号处理中时频脊线提取精度不高、轴承转频脊线识别困难等问题,提出基于快速路径优化算法的多时频脊线提取方法和基于脊线拟合优度指标的转频脊线识别方法。首先,利用快速路径优化算法可以抑制相邻时刻频率跳变的特点,提高时频脊线提取精度;其次,通过计算脊线拟合优度值的方法从所提取的多条时频脊线中识别出转频脊线;最后利用识别的转频脊线结合阶次分析,对滚动轴承故障实验振动信号进行分析,验证所提滚动轴承故障诊断方法的可行性。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 脊线识别 阶次分析 变转速工况
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基于IVYA-FMD和EELM-Yager的轴承小样本故障诊断模型 被引量：1
10
作者 王恒迪 王豪馗 +2 位作者 陈鹏 吴升德 马盈丰 《机电工程》 北大核心 2025年第6期1093-1101,共9页
针对滚动轴承故障特征提取难度大以及不同故障类型训练样本稀缺的问题,提出了一种基于参数优化特征模态分解(FMD)和集成极限学习机(EELM)的小样本滚动轴承故障诊断方法。首先,采用常春藤算法(IVYA)对FMD参数进行了优化,提升了模态分解... 针对滚动轴承故障特征提取难度大以及不同故障类型训练样本稀缺的问题,提出了一种基于参数优化特征模态分解(FMD)和集成极限学习机(EELM)的小样本滚动轴承故障诊断方法。首先,采用常春藤算法(IVYA)对FMD参数进行了优化,提升了模态分解的精确度,并采用最小残差指数(REI)作为最优模态分量的选取准则,从最优模态分量中提取了故障信号时域、频域及熵值的关键特征;然后,将所提取的特征输入EELM中进行了故障识别;最后,采用Yager加权平均规则对EELM的分类结果进行了融合,得到了综合故障诊断结果。研究结果表明:IVYA-FMD在信号处理过程中,具有优秀的特征提取和抗干扰能力,可有效提取原始信号的故障特征;IVYA-FMD和EELM-Yager模型在实验数据中,训练集与测试集按照8∶2的比例进行分割时的准确率达到99.12%;当训练集与测试集按照2:8的比例进行分割时,该方法在实验数据中的准确率高达92.5%,在CWRU数据集和SEU数据集中的准确率均超过96.8%。与其他智能诊断模型相比,IVYA-FMD和EELM-Yager在小样本滚动轴承故障诊断领域展现出显著的可行性和优越性。 展开更多
关键词 特征模态分解 常春藤算法 集成极限学习机 Yager加权平均 小样本故障诊断 滚动轴承
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融合时频图与分布适应的轴承故障诊断方法 被引量：1
11
作者 许志恒 葛鲲鹏 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期51-59,共9页
针对实际工业场景下轴承故障诊断仍面临的缺少足量故障样本和变工况导致数据分布差异,提出一种融合时频图与分布适应的轴承故障诊断方法。首先,采用连续小波变换处理原始振动信号并提取时频图;其次,构建卷积神经网络实现深度特征自适应... 针对实际工业场景下轴承故障诊断仍面临的缺少足量故障样本和变工况导致数据分布差异,提出一种融合时频图与分布适应的轴承故障诊断方法。首先,采用连续小波变换处理原始振动信号并提取时频图;其次,构建卷积神经网络实现深度特征自适应提取;其次,提出一种改进平衡分布对齐的域适应方法,通过融合最大边际准则实现缩小不同域间分布差异过程中提高特征数据可分性,并基于源域特征数据训练获得自适应分类器,实现不同工况下的轴承故障识别与分类;最后,为验证所提出方法的有效性与泛化能力,采用两种轴承故障数据集开展平衡与非平衡数据样本下的跨域故障诊断实验分析,实验结果表明所提出方法在两种数据集上的平均故障诊断准确率最高分别可达100%和97.50%,明显优于基于经典迁移学习方法构建的对比模型。 展开更多
关键词 故障诊断 振动信号 时频图 卷积神经网络 迁移学习
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基于递归分析和Stacking集成学习的轴承故障诊断方法 被引量：1
12
作者 黄静静 武文媗 +2 位作者 田宇 王灿 王茂发 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第2期235-244,共10页
为了更加有效地挖掘滚动轴承信号中所具有的非线性信息并提高轴承故障诊断的准确率,提出一种基于递归分析和Stacking集成学习的轴承故障诊断方法.通过递归分析理论将轴承信号中的非线性信息映射到二维递归图中,分别从图像识别和递归定... 为了更加有效地挖掘滚动轴承信号中所具有的非线性信息并提高轴承故障诊断的准确率,提出一种基于递归分析和Stacking集成学习的轴承故障诊断方法.通过递归分析理论将轴承信号中的非线性信息映射到二维递归图中,分别从图像识别和递归定量分析的角度出发,对应建立了卷积神经网络和支持向量机两个子模型.使用Stacking方法将两个模型进行集成,可以在一定程度上结合两个模型的不同特点,充分发挥两个不同模型的优势.实验结果表明,该方法可以有效提高轴承振动信号的分类准确率,并在不同负载条件下表现出色且稳定,为轴承故障诊断提供了一种可靠的解决方案. 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 递归分析 Stacking集成学习
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基于分段位移激励函数的贯穿式故障建模及滚动轴承振动特性分析 被引量：1
13
作者 罗丫 葛可可 +1 位作者 袁晓文 涂文兵 《工程设计学报》 北大核心 2025年第1期112-120,共9页
在传统的滚动轴承故障建模中,大多采用半正弦函数来描述位移激励,忽略了故障边缘的刚度弱化效应,导致模型与实际存在偏差。以NU306局部故障轴承为研究对象,考虑故障前后滚道的弹性变形,提出了一种新的分段位移激励函数。采用有限元分析... 在传统的滚动轴承故障建模中,大多采用半正弦函数来描述位移激励,忽略了故障边缘的刚度弱化效应,导致模型与实际存在偏差。以NU306局部故障轴承为研究对象,考虑故障前后滚道的弹性变形,提出了一种新的分段位移激励函数。采用有限元分析方法确定了函数的系数,并将系数代入滚动轴承动力学模型中,对比分析了不同故障宽度下采用分段位移激励函数与传统半正弦位移激励函数时轴承的振动特性。结果表明:分段位移激励函数更加符合实际情况,所得到的振动信号与实验结果更吻合;基于分段位移激励函数的轴承振动响应曲线比基于传统位移激励函数的平缓。研究结果为深入研究局部故障滚动轴承的振动特性提供了一定的参考。 展开更多
关键词 滚动轴承 位移激励 振动特性
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高精度惯量积测量的支撑结构设计研究
14
作者 荣吉利 李剑峰 +4 位作者 周晓俊 李亮 杨梓航 刘睿 程修妍 《北京理工大学学报》 EI CAS 北大核心 2025年第1期52-59,共8页
针对惯性仪表组件高精度惯量积测量中的无干扰力矩支撑方式需求,设计了径向气浮和轴向气浮相结合的组合气体轴承作为非接触支撑结构.为了研究支撑结构的承载能力,建立其理论模型,结合计算流体力学进行仿真,同时设计并搭建试验装置验证... 针对惯性仪表组件高精度惯量积测量中的无干扰力矩支撑方式需求,设计了径向气浮和轴向气浮相结合的组合气体轴承作为非接触支撑结构.为了研究支撑结构的承载能力,建立其理论模型,结合计算流体力学进行仿真,同时设计并搭建试验装置验证仿真的准确性.研究表明仿真与试验结果相近,并且发现非接触支撑结构的轴向承载力是惯量积测量时的薄弱处,结合参数化建模开展了轴向承载力提升研究.结果表明:增大支撑结构中的转子套筒大径有利于提高轴向承载力;结构改进后,轴向承载力提升182.98%,惯量积测量时的旋转速度上限提升54.10%,测量精度提升42.11%. 展开更多
关键词 组合气体轴承 承载能力 数值模拟 非接触支撑 惯量积
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一种自适应残差卷积自编码网络及其故障诊断应用
15
作者 潘天成 陈龙 +1 位作者 蒲春雷 陈志强 《机电工程》 北大核心 2025年第3期529-538,共10页
针对传统卷积自编码器(CAE)会将不同故障产生的相似信号进行相同的非线性变换,导致故障诊断准确率下降的问题,提出了一种自适应残差卷积自编码网络(ARCAE),并将其应用于滚动轴承故障诊断中。首先,在残差模块的基础上,引入了自适应参数... 针对传统卷积自编码器(CAE)会将不同故障产生的相似信号进行相同的非线性变换,导致故障诊断准确率下降的问题,提出了一种自适应残差卷积自编码网络(ARCAE),并将其应用于滚动轴承故障诊断中。首先,在残差模块的基础上,引入了自适应参数化修正线性单元(APReLU),建立了自适应残差模块(ARM),ARM可以对相似的输入特征进行自适应非线性变换,避免了特征的错误识别;其次,在CAE中嵌入多级ARM,构建了ARCAE,增加了CAE的深度,提取了更具鉴别性的深层次特征,同时有效防止了网络加深而造成的性能退化;最后,基于ARCAE建立了针对一维信号的故障诊断新方法,将其应用于无监督滚动轴承故障诊断中,并通过两个不同类型的实验,对上述方法的有效性进行了验证。研究结果表明:在恒定转速工况下,ARCAE的诊断准确率最高,平均准确率达到了97.05%,且标准差仅为0.007,远低于其他几种传统CAE网络;在变转速工况下,ARCAE模型诊断准确率仍然是最高的,平均准确率达到了93.25%,由此说明ARCAE具有较高的特征提取能力和分类准确率;此外,变转速工况下,由于转速变化导致不同状态的振动信号特征差异变大,诊断难度加大,但与其他几种传统CAE网络相比,ARCAE诊断准确率下降最少,仅为5.37%,说明ARCAE具有更强的鲁棒性和稳定性。 展开更多
关键词 滚动轴承 自适应残差卷积自编码网络 自适应参数化修正线性单元 自适应残差模块 无监督故障诊断 特征提取
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风电增速箱圆锥滚子轴承弹流脂润滑状态研究
16
作者 陈龙 李伦 +2 位作者 薛玉君 李玉川 黄伟 《现代制造工程》 北大核心 2025年第4期109-115,150,共8页
针对风电增速箱圆锥滚子轴承(FD-306/1025/YB)的弹流脂润滑(EHL)状态展开研究。利用旋转流变仪对Mobil SHC 460 WT润滑脂在不同温度下的剪切应力和黏度随剪切速率的变化进行测试,并结合非牛顿流体Herschel-Bulkley模型,拟合出对应的流... 针对风电增速箱圆锥滚子轴承(FD-306/1025/YB)的弹流脂润滑(EHL)状态展开研究。利用旋转流变仪对Mobil SHC 460 WT润滑脂在不同温度下的剪切应力和黏度随剪切速率的变化进行测试,并结合非牛顿流体Herschel-Bulkley模型,拟合出对应的流变参数;基于有限差分法建立大功率风电增速箱圆锥滚子轴承线接触弹流脂润滑模型,对其在不同转速、载荷及温度工况下的油膜厚度及润滑状态进行分析。结果表明,随着剪切速率的增加和温度的上升,润滑脂的黏度降低,具有明显的剪切稀化和黏温特性;轴承转速的提高、载荷的减小和温度的降低,都会使滚子-滚道间整体膜厚增加,膜厚比增大,润滑状态得到改善,高转速工况下轴承膜厚比受温度影响的程度更大,润滑状态变化得更显著。 展开更多
关键词 风电增速箱 圆锥滚子轴承 弹流脂润滑 油膜厚度 载荷 转速 温度
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经EMD处理的DACNN-BiGRU-Attention模型滚动轴承剩余寿命预测 被引量：2
17
作者 宁少慧 戎有志 董振才 《轻工机械》 2025年第1期63-71,共9页
针对深度学习单一模型对滚动轴承剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测精确度不高、轴承退化数据复杂和数据维度低且计算量大的问题,课题组提出了一种基于DACNN-BiGRU-Attention模型的新方法,用于预测滚动轴承的剩余寿命。首先... 针对深度学习单一模型对滚动轴承剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测精确度不高、轴承退化数据复杂和数据维度低且计算量大的问题,课题组提出了一种基于DACNN-BiGRU-Attention模型的新方法,用于预测滚动轴承的剩余寿命。首先,采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)技术提取轴承振动信号的特征分量,组成新的高维度数据作为动态激活卷积神经网络(Dynamically Activating Convolutional Neural Networks,DACNN)的输入;其次,在卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)中使用了动态激活函数(Dynamic ReLU),实现了对不同通道的自适应激活,从而降低了计算量;最后,在模型中引入了多头注意力(Multi-Head Attention,MHA)机制,有效地提取了数据信息。使用经EMD处理的DACNN-BiGRU-Attention模型在PHM2012轴承数据集上进行的验证结果显示预测精度有所提升,与CNN-BiGRU-Attention模型、CNN-BiGRU模型和未经处理的DACNN-BiGRU-Attention模型3种模型对比分析表明该模型在预测方面表现出色,有较好的预测精度。 展开更多
关键词 轴承 剩余使用寿命预测 经验模态分解 动态激活卷积神经网络 多头注意力
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地铁减速器滚动轴承润滑性能数值仿真分析
18
作者 郭小锋 张忍 +1 位作者 付晓莉 杨树峰 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期265-268,273,共5页
为了研究不同工作条件下地铁减速器输出端轴承的油膜体积分数和温升状况,以某地铁齿轮箱输出轴圆锥滚子轴承润滑系统为研究对象,建立了滚子轴承润滑和温升状况的数值仿真模型。采用Fluent软件,并结合VOF方法和多参考系模型(MRF)对轴承... 为了研究不同工作条件下地铁减速器输出端轴承的油膜体积分数和温升状况,以某地铁齿轮箱输出轴圆锥滚子轴承润滑系统为研究对象,建立了滚子轴承润滑和温升状况的数值仿真模型。采用Fluent软件,并结合VOF方法和多参考系模型(MRF)对轴承腔内的油气两相流动进行了仿真分析,研究了转速、入口处油气速度以及润滑油体积分数对滚子轴承润滑和温升状况的影响。仿真结果表明:在低转速阶段(30r/min),润滑油集中在轴承的上半部,距离入口较远处润滑油分布极少,长时间运行在此工况下轴承会产生润滑不良的情况;轴承内部温度分布不均匀,温升随着轴承转速的增大而增大,在车辆高速运转时,最大温升达36.9℃。 展开更多
关键词 圆锥滚子轴承 仿真分析 油气两相流 润滑性能 润滑参数 轴承温升
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基于支承力的轴承套圈磨削力影响因素试验研究
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作者 张明柱 周思康 +2 位作者 王一帆 李文超 邱明 《机床与液压》 北大核心 2025年第14期93-98,共6页
在电磁无心夹具的基础上设计一种可测力支承,建立砂轮与套圈接触前、后受力平衡方程,提出一种基于支承力的轴承套圈磨削力测量方法,通过测量砂轮轴功率信号验证该方法的可行性。为了探究轴承套圈磨削力的影响规律,采用陶瓷棕刚玉砂轮对G... 在电磁无心夹具的基础上设计一种可测力支承,建立砂轮与套圈接触前、后受力平衡方程,提出一种基于支承力的轴承套圈磨削力测量方法,通过测量砂轮轴功率信号验证该方法的可行性。为了探究轴承套圈磨削力的影响规律,采用陶瓷棕刚玉砂轮对GCr15套圈进行外圆磨削试验。通过单因素试验,引入磨削区域磨粒与材料作用时的最大未变形厚度h,分析了砂轮进给速度v_(f)、砂轮线速度v_(s)和工件转速n_(w)对切向磨削力F_(t)和法向磨削力F_(n)的影响规律,并分析了其成因。结果表明:F_(t)和F_(n)随着v_(f)和n_(w)的增大而增大,随着v_(s)的增大而减小;不同磨削参数下F_(t)和F_(n)变化明显。通过正交试验获得了最优加工参数为:v_(f)=3.0μm/s,v_(s)=45 m/s,n_(w)=45 r/min,此时磨削力最小,即提高砂轮线速度、降低砂轮进给速度和工件转速可以有效降低磨削力的大小,改善工件表面质量。采用极差分析法得到三因素对F_(t)和F_(n)影响的显著性水平从大到小依次为v_(f)、v_(s)、n_(w)。 展开更多
关键词 正交试验 支承力 磨削力 极差分析
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基于PSCP的轴承故障程度不敏感定性诊断方法
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作者 张龙 刘杨远 +1 位作者 唐晓红 罗穆旭 《振动.测试与诊断》 北大核心 2025年第3期483-490,620,共9页
针对当前故障诊断中将某个离散故障程度单独作为一个类别,导致模型无法适应复杂的实际故障程度动态变化场景,致使诊断精度下降的问题,提出了一种基于概率切片累积投影特征(probabilistic slicing cumulative projection features,简称PS... 针对当前故障诊断中将某个离散故障程度单独作为一个类别,导致模型无法适应复杂的实际故障程度动态变化场景,致使诊断精度下降的问题,提出了一种基于概率切片累积投影特征(probabilistic slicing cumulative projection features,简称PSCP)的轴承故障程度不敏感定性诊断方法,重点研究轴承故障程度变化时不同故障部位的识别问题。首先,利用概率盒(probability box,简称P-box)强大的原始信号包容性,将同一故障部位不同故障程度的数据划分成同一类故障状态,并提取6组概率切片累积特征;其次,使用冗余属性投影(nuisance attribute projection,简称NAP)算法对不同故障程度下的特征矩阵进行投影,消除故障程度冗余信息后生成PSCP矩阵;然后,通过构建的简易3层卷积神经网络(convolutional neural network,简称CNN)实现轴承故障诊断;最后,利用试验数据构造单一或缺失故障程度数据集模拟现实情况进行分析。结果表明,当训练和测试数据属于不同的故障程度时,所提出方法仍具有较高的准确性和泛化性,能够对实际的轴承故障进行定性诊断,满足工程应用需求。 展开更多
关键词 故障程度不敏感 定性诊断 概率盒 冗余属性投影 卷积神经网络
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