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基于两阶段动态对抗迁移建模的轴承故障诊断
1
作者 刘月文 徐帆 +2 位作者 李永亭 齐咏生 王顺利 《中国农机化学报》 北大核心 2026年第2期188-195,共8页
针对传统故障诊断方法使用梯度反转层极易造成梯度消失,同时源域样本与目标域样本存在分布差异,无法动态判断两种分布间的相似性,导致故障诊断模型泛化能力极低的问题,提出一种两阶段动态对抗迁移网络(TSDAMN),实现轴承的迁移故障诊断... 针对传统故障诊断方法使用梯度反转层极易造成梯度消失,同时源域样本与目标域样本存在分布差异,无法动态判断两种分布间的相似性,导致故障诊断模型泛化能力极低的问题,提出一种两阶段动态对抗迁移网络(TSDAMN),实现轴承的迁移故障诊断。首先,该网络提出一种新的两步式对抗策略和动态判别思想,使用分布对抗策略,分步骤对分类器和判别器进行交互训练,有效解决梯度消失问题;然后,构建一种动态自适应学习算法,通过动态调整边缘分布和条件分布在整个迁移过程所占权重,有效提高故障特征聚类能力,从而提升故障诊断的准确性;最后,引入θ系控改进交叉熵损失函数进一步细化故障分类精度。采用凯斯西储大学轴承数据集进行试验验证,并与经典算法进行比较,所提方法故障分类平均准确率达98.67%,结果表明,所提方法能够更加准确地分类故障,解决标注匮乏问题。 展开更多
关键词 故障诊断 迁移学习 梯度消失 两步式对抗 动态判别 滚动轴承
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基于深度多源域适应的滚动轴承跨工况故障诊断方法研究
2
作者 贾然 李睿 +3 位作者 陈涛 张树纯 熊涔博 郝乃芃 《北京理工大学学报》 北大核心 2026年第2期141-150,共10页
针对现有故障诊断模型在滚动轴承跨工况场景下存在特征分布偏移抑制不足与负迁移风险显著的问题,提出一种基于深度多源域适应的故障诊断方法.首先,设计动态权重分配模块,通过Wasserstein距离量化源域与目标域分布差异,结合Softmax函数... 针对现有故障诊断模型在滚动轴承跨工况场景下存在特征分布偏移抑制不足与负迁移风险显著的问题,提出一种基于深度多源域适应的故障诊断方法.首先,设计动态权重分配模块,通过Wasserstein距离量化源域与目标域分布差异,结合Softmax函数自适应融合多源知识,抑制噪声干扰与负迁移;其次,构建多尺度特征提取网络,采用并行时域膨胀卷积分支与频域短时傅里叶变换分支捕捉振动信号的局部瞬态特征与全局频域模式,并通过跨尺度注意力机制实现时频特征交互强化;最后,引入多判别器对抗训练与最大分类器差异准则,联合优化域不变特征对齐与分类判别性.通过多源域适应任务进行实验验证,结果表明,所提方法较其他传统多源域适应方法具有更高的诊断精度与泛化能力,平均诊断精度最高提升了3.43%,且任务间性能波动最高降低了40%,为复杂工业场景下的滚动轴承跨工况故障诊断提供了新思路. 展开更多
关键词 深度学习 多源域 滚动轴承 故障诊断
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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
3
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DRSN-ADA的滚动轴承寿命预测方法
4
作者 王恒迪 陈鹏 +2 位作者 王豪馗 吴升德 马盈丰 《机械传动》 北大核心 2026年第1期184-191,共8页
【目的】针对滚动轴承剩余寿命预测中存在的振动信号噪声干扰及不同工况下数据分布偏移问题,提出一种结合深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network,DRSN)与对抗式领域自适应(Adversarial Domain Adaptation,ADA)的健康状态评... 【目的】针对滚动轴承剩余寿命预测中存在的振动信号噪声干扰及不同工况下数据分布偏移问题,提出一种结合深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Network,DRSN)与对抗式领域自适应(Adversarial Domain Adaptation,ADA)的健康状态评估方法,以提高寿命预测的精度与泛化能力。【方法】首先,构建了深度残差收缩网络和对抗式领域自适应健康状态评估模型,并利用DRSN可以规避振动信号中的噪声并自适应提取轴承退化特征的性能,构建了健康指标曲线;其次,利用ADA使测试集健康指标和训练集健康指标分布对齐;最后,将DRSN-ADA模型输出的健康指标输入到卷积长短时记忆(Convolutional Long Short-Term Memory,ConvLSTM)网络模型中,实现了剩余寿命预测。【结果】结果表明,在XJTU-SY数据集及工程试验中,DRSN-ADA所构建的健康指标在单调性、鲁棒性和关联性上均优于对比方法,其均值分别达0.61、0.97与0.98;寿命预测结果的均方误差与平均绝对误差均值分别为2.52%与2.19%,平均得分为0.86,显著优于ResNet、主成分分析及均方根方法,验证了该方法在噪声抑制与跨工况预测方面的有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 深度残差收缩网络 对抗式领域自适应 健康指标 寿命预测
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环面与锥腔结构静压气体静平衡装置特性仿真与试验
5
作者 刘占生 杨宜顺 +1 位作者 于树博 孙原理 《振动工程学报》 北大核心 2026年第1期67-80,共14页
以静压气体静平衡装置为研究对象,开展了不同结构参数下静平衡装置的承载力、流量、静刚度以及流域内压力和速度的变化研究,并基于动网格技术研究不同激励对环面节流静平衡装置动刚度和阻尼的影响,开展了环面节流静平衡装置静态特性试... 以静压气体静平衡装置为研究对象,开展了不同结构参数下静平衡装置的承载力、流量、静刚度以及流域内压力和速度的变化研究,并基于动网格技术研究不同激励对环面节流静平衡装置动刚度和阻尼的影响,开展了环面节流静平衡装置静态特性试验。研究表明:当锥腔角度为40°时,平衡装置拥有较好的静态特性;当节流孔直径为0.3 mm,锥腔底面圆直径为0.8 mm时,静态特性的增大效果最优。同时研究发现,节流孔出口区域存在超声速流动和较大的压力波动,锥腔内存在对称且流动方向相反的漩涡,影响静平衡精度。随供气压力增大,环面节流静平衡装置的动刚度线性增大,阻尼减小;激励幅值越大,动刚度和阻尼越大,随激励频率的增大动刚度增大,阻尼先增大后减小。环面节流静平衡装置的静态试验结果与仿真结果相吻合,验证了计算方法的准确性与静平衡装置的可行性。 展开更多
关键词 静压气体静平衡装置 静态特性 动态特性 静态特性试验
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基于IPKO-SVMD的矿用电动机轴承故障特征提取
6
作者 孙霞 李文清 孙强 《煤矿机械》 2026年第3期173-178,共6页
针对矿用电动机轴承在复杂工况下故障特征提取困难,提出一种基于改进型斑翠鸟优化算法(IPKO)优化连续变分模态分解(SVMD)的轴承故障特征提取方法。引入多策略融合改进方法,提升IPKO的收敛精度与全局寻优能力。构建以最小峭度为目标的适... 针对矿用电动机轴承在复杂工况下故障特征提取困难,提出一种基于改进型斑翠鸟优化算法(IPKO)优化连续变分模态分解(SVMD)的轴承故障特征提取方法。引入多策略融合改进方法,提升IPKO的收敛精度与全局寻优能力。构建以最小峭度为目标的适应度函数,将优化后的带宽约束参数α用于SVMD对振动信号进行模态分解。结合包络熵与峭度融合指标筛选最佳本征模态函数(IMF),并进行包络谱分析。与变分模态分解(VMD)对比结果表明,该方法在轴承故障特征提取中具有明显的优势。 展开更多
关键词 轴承故障 特征提取 振动信号 IPKO SVMD IMF
原文传递
基于VMD重构数据增强的不平衡少样本轴承故障识别方法
7
作者 张锐 赵锦钰 +5 位作者 郭洪飞 王燕 杨思妍 刘婷婷 周卫斌 游国栋 《计算机集成制造系统》 北大核心 2026年第1期339-354,共16页
滚动轴承在机械设备中至关重要,其健康状态直接关系到机械设备安全运行和整体性能,然而,实际运行中获取足够的故障样本进行研究是一项挑战。因此,针对实际工况下故障样本数量缺少、与正常样本数量相比形成类不平衡的情形,提出一种基于... 滚动轴承在机械设备中至关重要,其健康状态直接关系到机械设备安全运行和整体性能,然而,实际运行中获取足够的故障样本进行研究是一项挑战。因此,针对实际工况下故障样本数量缺少、与正常样本数量相比形成类不平衡的情形,提出一种基于变分模态分解(VMD)重构数据增强的故障识别模型。首先,通过VMD分解和滤波调整将轴承故障信号重构为平衡数据集。其次,建立各故障类型样本特征参数与不同故障尺寸间关联性,实现生成样本特征评估。最后,通过深度学习YOLOv8算法对各不平衡比例数据集进行深入分析。分析实验结果表明,所提方法能有效扩充少样本场景下的轴承故障数据,提高故障识别精度,从数据层面解决类不平衡问题,对于轴承不平衡样本故障识别具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 故障识别 不平衡样本 变分模态分解 数据增强 滚动轴承
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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
8
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
9
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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轴承预紧及保持架间隙对平衡轮扰动特性的影响
10
作者 赵雁 张帅龙 +2 位作者 廖辉 柴灵芝 王雅梦 《轴承》 北大核心 2026年第2期40-49,共10页
针对平衡轮的扰动特性,建立了平衡轮扰动动力学模型,分析了轴承预紧力和保持架间隙对平衡轮扰动力和扰动力矩的影响,并通过试验验证了模型的准确性,结果表明:平衡轮在不同方向的扰动力和扰动力矩有所不同,在z轴方向的扰动力较大,y轴方... 针对平衡轮的扰动特性,建立了平衡轮扰动动力学模型,分析了轴承预紧力和保持架间隙对平衡轮扰动力和扰动力矩的影响,并通过试验验证了模型的准确性,结果表明:平衡轮在不同方向的扰动力和扰动力矩有所不同,在z轴方向的扰动力较大,y轴方向的扰动力矩较大,主要与平衡轮安装及工作方式有关;研究的平衡轮存在一个较优的参数范围,即预紧力为100~120N,保持架兜孔间隙和引导间隙分别为0.25~0.35mm,0.45~0.50mm时,平衡轮的扰动力和扰动力矩较小,稳定性好。 展开更多
关键词 滚动轴承 角接触球轴承 保持架 预载荷 扰动力 扰动力矩 动力学模型
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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
11
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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基于多样性数据生成的滚动轴承领域泛化剩余使用寿命预测方法
12
作者 宋仁旺 姚程昊 +1 位作者 石慧 陈琳英 《振动与冲击》 北大核心 2026年第1期290-301,共12页
针对滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测过程中,存在的可用于训练的数据稀少,且未知工况下轴承的实际运行数据和训练数据有明显分布差异,从而导致寿命预测模型泛化性能大幅下降的问题。研究了一种基于多样性数据生成... 针对滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测过程中,存在的可用于训练的数据稀少,且未知工况下轴承的实际运行数据和训练数据有明显分布差异,从而导致寿命预测模型泛化性能大幅下降的问题。研究了一种基于多样性数据生成的滚动轴承领域泛化剩余寿命预测方法。首先,构建相空间数据生成模块,在捕获退化过程中慢变信息的同时,实现样本多样性增强。在此基础上,构建对抗域外数据生成模块,并采取对抗的训练方式,基于所搭建的对抗性数据生成框架获得伪域,进一步扩充了可用样本的多样性,在该框架中添加了域差异函数从而增强伪域的多样性,并添加了流形正则化和语义正则化确保伪域的一致性。最后,基于扩充后的多样性样本,搭建双通道深度卷积回归网络用于RUL预测的领域泛化训练,在PHM2012数据集下实现未知工况下的滚动轴承RUL预测,试验结果验证了所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 领域泛化 剩余使用寿命(RUL)预测 未知工况 多样性数据生成 对抗性数据生成
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基于多特征融合的轴承故障诊断方法
13
作者 张娜 王卓 +1 位作者 王枭雄 白晓平 《现代电子技术》 北大核心 2026年第4期178-186,共9页
旋转机械设备轴承的转速会随工作环境变化而波动,该波动会干扰故障特征提取。为了更准确地识别出轴承故障在不同转速下引发的信号微弱变化,提出一种基于多特征融合的轴承故障诊断方法。该研究基于声发射信号,采集了三种转速下轴承的内... 旋转机械设备轴承的转速会随工作环境变化而波动,该波动会干扰故障特征提取。为了更准确地识别出轴承故障在不同转速下引发的信号微弱变化,提出一种基于多特征融合的轴承故障诊断方法。该研究基于声发射信号,采集了三种转速下轴承的内圈故障、外圈故障和滚动体故障数据。首先,将一维声发射时序信号通过小波变换(WT)和灰度化处理转换为二维灰度图像。其次,将二维图像作为特征图,输入到优化后的梯度方向直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)及深度神经网络(CVGG16)中进行特征提取,构建HLV模型以得到特征图的全方位、多层次信息。最后,将HLV模型提取到的三类特征进行多特征串行融合,采用主成分分析(PCA)对融合后的特征进行降维,提升检测速率;使用支持向量机(SVM)学习算法训练分类模型,进而实现轴承的故障诊断。研究结果表明:HLV特征提取模型与其他单一模型相比可以得到更有效的故障特征,准确率为97.50%,采用的PCA可提升训练速率;所提WHLVS轴承故障诊断方法相较于其他方法具有优越性,精确率高达97.52%;在三种公开数据集上的评估指标P、R、F_(1)、mAP均在94%以上,验证了该方法的可靠性和应用潜力。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 多特征融合 声发射信号 小波变换 主成分分析 支持向量机
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轴颈倾斜对滑动轴承间隙流场特性的影响研究
14
作者 郭昱彤 徐佳铭 +2 位作者 刘振祥 田新启 郭瑞 《汽轮机技术》 北大核心 2026年第1期34-38,共5页
滑动轴承作为大型旋转机械的关键部件,其润滑性能对设备的安全稳定运行至关重要。实际工况中由于转子挠度、动态载荷扰动等因素,轴颈与轴承间常存在轻微的倾斜角度,会引发润滑油膜流场的非对称分布,影响其压力分布及承载能力。通过建立... 滑动轴承作为大型旋转机械的关键部件,其润滑性能对设备的安全稳定运行至关重要。实际工况中由于转子挠度、动态载荷扰动等因素,轴颈与轴承间常存在轻微的倾斜角度,会引发润滑油膜流场的非对称分布,影响其压力分布及承载能力。通过建立滑动轴承间隙流场的三维CFD模型,对间隙流场的压力分布、相场分布、油膜承载力及力矩进行分析,开展了轴颈倾斜对滑动轴承间隙流场特性影响的研究。结果表明,轴颈倾斜将显著改变油膜的压力分布特性,压力峰值在轴向上的位置逐渐向油膜间隙较小的一侧移动,形成非对称分布;最大气相体积分数随倾斜角度增大略有提升;油膜总承载力随着倾斜角度的增大而上升,并会导致油膜对轴瓦的反力偏离轴瓦轴向几何中心,带来附加力矩。 展开更多
关键词 滑动轴承 轴颈倾斜 空化 两相流 油膜特性
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基于改进Otsu算法的轴承图像阈值分割方法
15
作者 赵宇航 吴超华 +2 位作者 王鑫 张晟琦 史晓亮 《机电工程》 北大核心 2026年第1期34-44,共11页
针对轴承装配后质检时,工业相机采集到的图像存在混合噪声和背光源过曝,导致图像分割精度不高、影响后续处理的问题,提出了一种基于多特征感知与贝叶斯优化的改进大津算法(Otsu)的轴承图像阈值分割方法。首先,在图像感知层面,读取、计... 针对轴承装配后质检时,工业相机采集到的图像存在混合噪声和背光源过曝,导致图像分割精度不高、影响后续处理的问题,提出了一种基于多特征感知与贝叶斯优化的改进大津算法(Otsu)的轴承图像阈值分割方法。首先,在图像感知层面,读取、计算了图像的灰度值、梯度幅值、局部二值模型并完成了储存,对三特征数据分别进行了归一化处理,加权融合了三特征数据,得到了轴承图像的加权融合图;然后,在计算效率层面,引入了贝叶斯优化与分块动态规划方法,替代了Otsu的穷举法;最后,结合感知方法与加速方法,得到了一种基于多特征感知与贝叶斯优化的改进Otsu算法(MFB-Otsu),并与其他阈值分割算法进行了性能对比实验。研究结果表明:与Otsu算法、自适应分割算法对比,MFB-Otsu算法在保留了轴承图像全局亮度分布的基础上,强化了外轮廓边缘,抑制了边缘噪声,输出图像边缘平滑,背景与前景彻底分离;在实测边缘提取中,边缘信息保留完整,噪点干扰率相较于Otsu降低了55%;在客观图像评价指标方面,该算法的分割准确率、交并比、F1值分别达到0.997、0.989、0.994,优于Otsu算法和自适应分割算法;在计算效率层面,相较于Otsu提高了12.9%。改进Otsu算法在轴承尺寸检测中表现出良好的通用性与稳定性,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 轴承装配 图像处理 图像分割 大津算法 多特征感知和贝叶斯优化 Otsu加速方法 三维度特征加权 分块动态优化
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基于多头自注意力和动态对齐的轴承故障诊断
16
作者 李杰 刘天羽 《电子测量技术》 北大核心 2026年第1期90-99,共10页
为解决滚动轴承在不同工况下故障诊断过程中源域与目标域之间分布差异导致的诊断性能下降问题,本文提出了一种融合多头自注意力机制和动态联合分布自适应的轴承故障诊断方法。首先,在特征提取模块中引入多头自注意力机制,从原始振动信... 为解决滚动轴承在不同工况下故障诊断过程中源域与目标域之间分布差异导致的诊断性能下降问题,本文提出了一种融合多头自注意力机制和动态联合分布自适应的轴承故障诊断方法。首先,在特征提取模块中引入多头自注意力机制,从原始振动信号中提取更具判别性和域不变特征。其次,分别采用最大均值差异与局部最大均值差异对齐边缘分布及条件分布,从而缩小源域与目标域之间的分布差异。最后,设计一种新的动态权重因子自适应地调整边缘分布与条件分布的权重,提升跨域故障诊断的鲁棒性与泛化能力。实验结果表明,所提出的方法在两种公开数据集上分类准确率分别达到了99.84%和98.97%,显著优于其他方法。同时在强噪声干扰下仍表现出良好的稳定性与鲁棒性,为滚动轴承故障诊断提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 领域自适应 多头自注意力机制 动态联合分布自适应 迁移学习
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基于韦布尔分布的航空速摆动润滑关节轴承寿命测试与评估
17
作者 林晶 王睿 高浩洋 《轴承》 北大核心 2026年第2期78-81,共4页
采用两参数韦布尔分布模型对国产航空高速摆动自润滑关节轴承的可靠性寿命进行测试和评估,开展了轴承定时截尾寿命试验,针对未失效轴承,利用平均磨损率和许用磨损量通过外推法计算轴承寿命,通过参数估计得到轴承寿命韦布尔分布的尺度参... 采用两参数韦布尔分布模型对国产航空高速摆动自润滑关节轴承的可靠性寿命进行测试和评估,开展了轴承定时截尾寿命试验,针对未失效轴承,利用平均磨损率和许用磨损量通过外推法计算轴承寿命,通过参数估计得到轴承寿命韦布尔分布的尺度参数和形状参数分别为1845和4.215,国产航空高速摆动自润滑关节轴承的可靠性寿命为1082h。 展开更多
关键词 滑动轴承 关节轴承 自润滑 韦布尔分布 寿命试验 可靠性
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自适应特征选择的BiLSTM-LSTM滚动轴承寿命预测研究
18
作者 聂磊 徐诗奕 +1 位作者 张吕凡 蔡文涛 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第2期197-202,209,共7页
为了实现剩余寿命预测过程中的自主特征筛选,有效利用筛选出的最优特征集数据,提出了一种基于自适应特征选择法与BiLSTM-LSTM的预测模型。该方法先利用自适应特征选择法自主地对时、频域特征进行筛选;然后利用主成分分析法(PCA)构建趋... 为了实现剩余寿命预测过程中的自主特征筛选,有效利用筛选出的最优特征集数据,提出了一种基于自适应特征选择法与BiLSTM-LSTM的预测模型。该方法先利用自适应特征选择法自主地对时、频域特征进行筛选;然后利用主成分分析法(PCA)构建趋势性量化健康指标(HI),最后将HI输入BiLSTM-LSTM网络中,对滚动轴承的剩余寿命进行预测。利用IMS轴承公开数据集验证了提出的基于自适应特征选择法和BiLSTM-LSTM神经网络的预测模型在滚动轴承的退化趋势与剩余使用寿命预测上的有效性,并在PHM2012轴承公开数据集上进行了泛化性检验,进一步验证了方法的优越性。 展开更多
关键词 滚动轴承 自适应特征选择法 双向长短期记忆神经网络 长短期记忆神经网络 寿命预测
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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
19
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HALA-VMD-IWTD的振动信号联合去噪
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作者 曹亚超 吕贺轩 +2 位作者 崔彦平 何晓旭 张强 《振动与冲击》 北大核心 2026年第1期1-10,共10页
针对机械传动系统中采集的信号存在噪声干扰问题,提出了一种混合人工旅鼠算法(hybrid artificial lemming algorithm,HALA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与改进小波阈值去噪(improved wavelet threshold denois... 针对机械传动系统中采集的信号存在噪声干扰问题,提出了一种混合人工旅鼠算法(hybrid artificial lemming algorithm,HALA)优化变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与改进小波阈值去噪(improved wavelet threshold denoising,IWTD)的振动信号联合去噪方法。首先,通过HALA自适应选取VMD的关键参数,将含噪信号自适应分解为n个本征模态函数;其次,通过相关系数法筛选有效模态分量;最后,利用改进的小波阈值函数对选定分量进行二次去噪。结果表明:与VMD、小波阈值去噪(wavelet threshold denoising,WTD)、VMD-IWTD等去噪方法进行对比,基于HALA-VMD-IWTD的振动信号联合去噪方法去噪后的信号信噪比最高、均方根误差最小,具有更好的去噪优越性,适用于非平稳振动信号去噪;当故障特征频率为103.4 Hz时,经该方法去噪处理后,信号中的故障特征频率成分更加突出,背景噪声得到有效抑制。 展开更多
关键词 混合人工旅鼠算法(HALA) 变分模态分解(VMD) 改进小波阈值去噪(IWTD) 振动信号 去噪
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