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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法 被引量：2
1
作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子群-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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基于RBM-CNN模型的滚动轴承剩余使用寿命预测 被引量：4
2
作者 张永超 杨海昆 +2 位作者 刘嵩寿 赵帅 陈庆光 《轴承》 北大核心 2025年第5期96-101,共6页
针对滚动轴承剩余使用寿命预测时存在特征提取困难及预测准确性较差的问题,提出一种基于受限玻尔兹曼机(RBM)与卷积神经网络(CNN)的滚动轴承剩余使用寿命预测模型。首先,采用快速傅里叶变换对轴承原始振动信号进行频域变换构建幅值谱;其... 针对滚动轴承剩余使用寿命预测时存在特征提取困难及预测准确性较差的问题,提出一种基于受限玻尔兹曼机(RBM)与卷积神经网络(CNN)的滚动轴承剩余使用寿命预测模型。首先,采用快速傅里叶变换对轴承原始振动信号进行频域变换构建幅值谱;其次,通过RBM挖掘幅值谱中的深度全局特征;然后,通过建立早期故障阈值点划分退化阶段;最后,利用深度CNN对轴承剩余使用寿命进行预测。使用辛辛那提大学轴承数据集对所提方法进行验证,并与其他深度学习方法进行对比,结果表明RBM-CNN模型的均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)最小,预测准确度最高,达到90.05%,验证了RBM-CNN模型在滚动轴承剩余使用寿命预测中的优越性。 展开更多
关键词 滚动轴承 使用寿命 寿命预测 玻尔兹曼机 卷积神经网络
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基于SSA-IWT-EMD的滚动轴承故障诊断方法 被引量：3
3
作者 雷春丽 焦孟萱 +3 位作者 樊高峰 刘世超 薛林林 李建华 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第4期1152-1162,共11页
针对小波阈值降噪不充分及经验模态分解(EMD)特征频率提取不明显的问题,提出一种基于麻雀搜索算法-改进小波阈值-EMD(SSA-IWT-EMD)的滚动轴承故障诊断方法。引入2个调节因子,提出一种IWT函数,克服了传统软硬阈值的缺点,并运用SSA对其各... 针对小波阈值降噪不充分及经验模态分解(EMD)特征频率提取不明显的问题,提出一种基于麻雀搜索算法-改进小波阈值-EMD(SSA-IWT-EMD)的滚动轴承故障诊断方法。引入2个调节因子,提出一种IWT函数,克服了传统软硬阈值的缺点,并运用SSA对其各参数进行全局寻优,实现滚动轴承信号降噪。提出一种综合指标P对EMD产生的分量进行选取重构,突出信号的故障特征信息。采用包络谱分析实现轴承的故障诊断。仿真和实测结果验证了所提方法的有效性;同时与单一指标选取分量的方法及文献方法进行对比,说明了综合指标P和所提方法具有更强的降噪能力及特征提取能力,包络谱幅值及倍频成分更明显,可以更好地实现对滚动轴承的故障诊断。 展开更多
关键词 滚动轴承 改进阈值 综合指标 经验模态分解 故障诊断
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航空氢发动机轴承所面临的挑战及机遇 被引量：1
4
作者 刘何 顾志军 +2 位作者 李文超 李峰 邓四二 《轴承》 北大核心 2025年第4期1-10,共10页
氢能作为一种理想的清洁能源,对助力航空工业脱碳有着重要潜力。探讨了航空氢发动机中轴承面临的典型问题,重点分析了氢脆、氢致开裂/剥落、氢鼓泡、应力腐蚀等氢损伤行为对轴承性能的影响,以及临氢/涉氢轴承的材料选择、设计参数、润... 氢能作为一种理想的清洁能源,对助力航空工业脱碳有着重要潜力。探讨了航空氢发动机中轴承面临的典型问题,重点分析了氢脆、氢致开裂/剥落、氢鼓泡、应力腐蚀等氢损伤行为对轴承性能的影响,以及临氢/涉氢轴承的材料选择、设计参数、润滑方式和工况适应性等技术挑战。通过对不同轴承抗氢损伤设计的研究结论和技术手段进行对比分析,指出氢分布均匀化、应力均匀化及损伤均匀化是提高航空氢发动机轴承氢环境适应能力与运行稳定性的重要策略,并进一步展望了未来研究的方向以及航空氢能发展所带来的机遇。 展开更多
关键词 滚动轴承 航空发动机 燃氢发动机 氢损伤 氢脆 推进系统
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基于GMDE和MFO-MKELM算法的往复压缩机轴承故障诊断研究 被引量：2
5
作者 李彦阳 王金东 +1 位作者 宁留洋 马磊 《机械传动》 北大核心 2025年第2期170-176,共7页
【目的】针对往复压缩机轴承间隙振动信号呈现局部强非平稳性、非线性等特点,导致出现轴承故障特征提取困难、识别准确率不高等问题,提出了基于广义多尺度散布熵(Generalized Multi-scale Dispersal Entropy,GMDE)和飞蛾捕焰优化-多核... 【目的】针对往复压缩机轴承间隙振动信号呈现局部强非平稳性、非线性等特点,导致出现轴承故障特征提取困难、识别准确率不高等问题,提出了基于广义多尺度散布熵(Generalized Multi-scale Dispersal Entropy,GMDE)和飞蛾捕焰优化-多核极限学习机智能模型算法(Moth Flame Catching Optimization and Multiple Kernel Extreme Learning Machine,MFO-MKELM)的往复压缩机轴承故障诊断新方法。【方法】首先,针对多尺度散布熵在粗粒化过程中采用均值粗粒化方式、在一定程度“中和”了原始信号的动力学突变行为、降低了熵值分析准确性,提出了一种广义多尺度散布熵算法,并提取往复压缩机轴承间隙振动信号的故障特征;接着,将多项式核函数和改进高斯核函数进行线性组合,构建多核极限学习机智能识别算法,并针对提取的特征向量集进行了故障诊断研究。【结果】仿真结果表明,该诊断方法识别准确率达98.6%,实现了轴承不同种类故障的高效、智能诊断。 展开更多
关键词 往复压缩机 广义多尺度散布熵 飞蛾捕焰优化算法 多核极限学习机
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基于MFI-MCP-ResNet18的滚动轴承故障诊断 被引量：4
6
作者 汤伟 杨亦君 《轴承》 北大核心 2025年第3期70-78,共9页
针对传统滚动轴承故障诊断模型存在的特征提取不充分,故障诊断准确率低的问题,提出了一种基于多特征输入和多通道并行残差卷积网络(MFI-MCP-ResNet18)的滚动轴承故障诊断方法。将轴承振动信号分别转换为相应的格拉姆角场、马尔科夫变迁... 针对传统滚动轴承故障诊断模型存在的特征提取不充分,故障诊断准确率低的问题,提出了一种基于多特征输入和多通道并行残差卷积网络(MFI-MCP-ResNet18)的滚动轴承故障诊断方法。将轴承振动信号分别转换为相应的格拉姆角场、马尔科夫变迁场和欧氏距离矩阵,对这3种矩阵进行逐行交叉组合得到一个二维矩阵并作为神经网络的输入,通过多通道并行的ResNet18网络实现对轴承故障特征的自动提取和分类。借助公开数据集以及自建试验平台数据进行MFI-MCP-ResNet18模型的有效性和泛化性验证,结果表明MFI-MCPResNet18模型能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,实现对轴承故障的高效诊断,具有比单输入单通道方法更高的判断精度以及更好的泛化性。 展开更多
关键词 滚动轴承 特征提取 卷积网络 数据转换 欧氏距离 多通道
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基于ASFF-AAKR和CNN-BILSTM滚动轴承寿命预测 被引量：1
7
作者 张永超 刘嵩寿 +2 位作者 陈昱锡 杨海昆 陈庆光 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第2期567-573,共7页
针对滚动轴承寿命预测精度低,构建健康指标困难的问题。提出了一种基于自适应特征融合(adaptively spatial feature fusion,ASFF)和自联想核回归模型(auto associative kernel regression,AAKR)与卷积神经网络(convolutional neural net... 针对滚动轴承寿命预测精度低,构建健康指标困难的问题。提出了一种基于自适应特征融合(adaptively spatial feature fusion,ASFF)和自联想核回归模型(auto associative kernel regression,AAKR)与卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和双向长短期记忆网络(bi-directional long-short term memory,BILSTM)的轴承剩余寿命预测模型。首先,在时域、频域和时频域提取多维特征,利用单调性和趋势性筛选敏感特征;其次利用ASFF-AAKR对敏感特征进行特征融合构建健康指标;最后,将健康指标输入到CNN和BILSTM中,实现对滚动轴承的寿命预测。结果表明:所构建的寿命预测模型优于其他模型,该方法具有更低的误差、寿命预测精度更高。 展开更多
关键词 滚动轴承 自适应特征融合 自联想核回归 卷积神经网络 双向长短期记忆网络 剩余寿命预测
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谐波微弱信号特征的方差曲线周期识别法 被引量：1
8
作者 薛强 田瑞兰 +1 位作者 李海萍 关淮桐 《振动.测试与诊断》 北大核心 2025年第1期51-56,199,共7页
针对随机因素和微弱信号初相位影响的问题,构造了强噪声背景下检测谐波微弱信号频率、相位的方差曲线周期识别法。首先,基于随机Melnikov函数和系统关于相位分岔图的周期特性,初步提出周期识别法;其次,论证分岔图和方差曲线具有一致性,... 针对随机因素和微弱信号初相位影响的问题,构造了强噪声背景下检测谐波微弱信号频率、相位的方差曲线周期识别法。首先,基于随机Melnikov函数和系统关于相位分岔图的周期特性,初步提出周期识别法;其次,论证分岔图和方差曲线具有一致性,进一步将周期识别法优化为方差曲线周期识别法;然后,基于频谱泄露最小原则,设计自适应离散傅里叶变换数据处理方法来解决由方差曲线不光滑而引起的结果不准确问题;最后,采用二次检测来解决检测系统中策动力信号与被测信号存在频差而导致动力学转迁的不明显问题。仿真结果表明,该方法不受被测信号初相位影响,可识别淹没在强噪声中的微弱信号,被识别信号的信噪比可低达-74.96 dB。列车轴箱轴承故障实验中获得的方差曲线周期现象清晰,也表明了该方法的工程实用性。 展开更多
关键词 轴承 故障诊断 信号处理 DUFFING系统 方差曲线周期法 自适应离散傅里叶变换
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基于MDAM-GhostCNN的滚动轴承故障诊断方法 被引量：1
9
作者 郭俊锋 谭宝宏 王智明 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第4期1172-1184,共13页
针对传统故障诊断方法特征提取不充分、计算复杂及在变工况下识别准确率低的问题,提出一种基于混合域注意力机制(MDAM)-GhostCNN的滚动轴承故障诊断方法。采用马尔可夫转移场(MTF)将轴承振动信号转化为具有时间相关性的二维特征图;利用G... 针对传统故障诊断方法特征提取不充分、计算复杂及在变工况下识别准确率低的问题,提出一种基于混合域注意力机制(MDAM)-GhostCNN的滚动轴承故障诊断方法。采用马尔可夫转移场(MTF)将轴承振动信号转化为具有时间相关性的二维特征图;利用Ghost卷积计算精简的优点,构造出GhostCNN;设计一种MDAM,使网络从通道和空间2个维度充分捕获特征信息,实现特征通道间相互依赖的同时让网络有效关注特征空间信息。由此,构建出MDAM-GhostCNN模型。将MTF二维特征图输入到MDAM-GhostCNN模型中进行训练并输出诊断结果。采用凯斯西储大学和江南大学(JNU)轴承数据集进行实验验证,并对其数据集进行加噪处理。结果表明:在变工况下,所建模型有着更高的识别准确率、抗噪性能和泛化性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 马尔可夫转移场 Ghost卷积 注意力机制
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面向起重机运行状态实时监控的数字孪生系统构建方法 被引量：1
10
作者 董青 南方磊 徐格宁 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第2期334-339,共6页
为解决移动式起重机运行过程中监测力度不足、交互性差和数字化程度低等问题,提出了起重机运行状态实时监控数字孪生系统构建方法。引入数字孪生五维模型,建立起重机虚实互控的数字孪生框架。从服役场景和物理实体组成搭建物理空间,从... 为解决移动式起重机运行过程中监测力度不足、交互性差和数字化程度低等问题,提出了起重机运行状态实时监控数字孪生系统构建方法。引入数字孪生五维模型,建立起重机虚实互控的数字孪生框架。从服役场景和物理实体组成搭建物理空间,从虚拟模型和可视化场景及行为动作控制方面建立虚拟空间,基于MySQL数据库,利用固有、采集和虚拟信息构建孪生数据库,结合通信协议实现虚实交互、动态监测和可视化。以YDC20/30轻小型移动式起重机为例,验证了该方法的可行性,为全面管控起重机服役过程提供了新方案。 展开更多
关键词 数字孪生 虚实交互 可视化 移动式起重机 运行状态
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深沟球轴承摩擦热温度场仿真分析 被引量：1
11
作者 高淑芝 王雅杰 +1 位作者 张义民 余成华 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第2期1-4,共4页
以深沟球轴承6306为研究对象,采用摩擦热流量公式计算了轴承的发热量。通过ANSYS软件对深沟球轴承摩擦热温度场进行仿真分析,运用Hertz接触理论得到轴承最大接触应力,计算结果与ANSYS仿真结果进行对比,两者一致。基于最大接触应力产生... 以深沟球轴承6306为研究对象,采用摩擦热流量公式计算了轴承的发热量。通过ANSYS软件对深沟球轴承摩擦热温度场进行仿真分析,运用Hertz接触理论得到轴承最大接触应力,计算结果与ANSYS仿真结果进行对比,两者一致。基于最大接触应力产生的摩擦热流量作为轴承的生热条件施加轴承上,加载得出的轴承温度结果又与Palmgren经验公式计算出来的轴承温度进行对比,两者有良好的一致性。从而验证了方法的可靠性。该方法为计算轴承接触应力对轴承温度的影响提供了参考,具有一定的工程参考价值。 展开更多
关键词 深沟球轴承 接触应力 温度场 有限元分析
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基于SC-ResNeSt及频域格拉姆角场的滚动轴承故障诊断方法 被引量：1
12
作者 王海涛 郭一帆 史丽晨 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第4期1272-1286,共15页
在实际的工程环境中,滚动轴承通常在强噪声、变负载的条件下工作,针对传统深度学习模型在滚动轴承的故障诊断领域中面临着抗噪性、模型泛化性、鲁棒性差等问题,提出一种基于深度残差分散自校准卷积网络(SC-ResNeSt)和频域格拉姆角场(GAF... 在实际的工程环境中,滚动轴承通常在强噪声、变负载的条件下工作,针对传统深度学习模型在滚动轴承的故障诊断领域中面临着抗噪性、模型泛化性、鲁棒性差等问题,提出一种基于深度残差分散自校准卷积网络(SC-ResNeSt)和频域格拉姆角场(GAF)的滚动轴承故障诊断新方法。首先,利用GAF编码将振动信号转换为二维图像,并进行二维离散傅里叶变换(2D-DFT)将该图像从空间域转换到频域;其次,因为传统的卷积层缺少动态变化的感受野来提取更具代表性的特征,所以在分散注意力网络(ResNeSt)的基础上引入了自校准卷积模块(SC),提出了一种新的网络模型,即SC-ResNeSt;最后,以频域空间中的GAF作为SC-ResNeSt的输入,故障特征提取完成后,由Softmax分类器完成对故障特征的分类。为验证模型性能,采用美国凯斯西储大学(CWRU)轴承数据集和德国帕博德恩大学(PU)轴承数据集进行测试,实验结果表明所提方法在两种数据集中都取得了较高的故障识别准确率,从而证明了其良好的抗噪性、泛化性以及实用性。 展开更多
关键词 自校准卷积 分散注意力机制 格拉姆角场 故障诊断
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基于最优参数VMD和改进散布熵的轴承亚健康状态识别 被引量：2
13
作者 魏文军 甘洁 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第2期887-899,共13页
针对轴承的亚健康状态存在噪声干扰、模态混叠、状态特征提取困难的问题,提出一种最优参数变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和改进散布熵的轴承亚健康状态识别方法 。首先,设计改进的麻雀搜索算法(improved sparrow s... 针对轴承的亚健康状态存在噪声干扰、模态混叠、状态特征提取困难的问题,提出一种最优参数变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和改进散布熵的轴承亚健康状态识别方法 。首先,设计改进的麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)来自适应地搜索VMD最优分解参数,从而提高VMD分解效率和质量,然后根据所确定的最优参数对信号进行VMD分解,得到一系列本征模态函数(intrinsic mode function, IMF),接着计算每个IMF与原始信号之间的皮尔逊相关系数(pearson correlation coefficient, PCC),选择相关系数大于0.3的IMF分量来重构信号,以实现信号的降噪和状态特征增强。其次,为了更好地表征轴承信号的复杂度和不规则性,并有效区分轴承健康和亚健康状态,在散布熵中引入时移多尺度分析和分数阶微积分,以提取多个尺度上的轴承微细状态特征。最后,利用欧氏距离刻画轴承状态曲线,根据切比雪夫不等式设定亚健康阈值,当欧氏距离大于亚健康阈值时给出相应预警,完成轴承亚健康状态识别。在XJTU-SY和IMS轴承数据集上的试验结果表明:ISSA算法相比其他优化算法具有更高的收敛速度和精度,最优化参数VMD能有效消除模态混叠问题,改进散布熵能准确提取轴承全寿命状态微细特征。所提算法无须对模型进行训练便能准确识别轴承亚健康状态并给出预警,有利于维护人员更好地维护轴承运行状态。 展开更多
关键词 轴承 亚健康状态识别 最优参数VMD 改进麻雀搜索算法 时移多尺度分数阶散布熵
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基于遗传算法优化卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法研究 被引量：5
14
作者 孙豫 张雷 周凯 《制造业自动化》 2025年第1期89-95,共7页
对轴承故障类型的准确诊断有利于提高设备可靠性和效率,在早期诊断和预测故障方面开展研究具有重要意义。目前有一部分诊断方法通过手动提取故障特征进行分类,另一部分使用神经网络的诊断方法,但缺乏网络自适应调参的能力,泛化能力不足... 对轴承故障类型的准确诊断有利于提高设备可靠性和效率,在早期诊断和预测故障方面开展研究具有重要意义。目前有一部分诊断方法通过手动提取故障特征进行分类,另一部分使用神经网络的诊断方法,但缺乏网络自适应调参的能力,泛化能力不足。因此提出使用遗传算法优化卷积神经网络进行故障诊断,其中一维卷积神经网络可以提取轴承故障信号中的微弱特征,使用遗传算法对卷积神经网络的网络参数进行自适应调参,提高了模型的诊断精度和泛化能力。实验结果表明,该模型的诊断平均准确率为98.56%,比传统的诊断方法1d-CNN、MLP和SVM分别提高了3.26%,10.45%,13.72%。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 一维卷积神经网络 遗传算法
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小样本下基于MTF与SSCAM-MSCNN的滚动轴承变工况故障诊断方法 被引量：1
15
作者 雷春丽 焦孟萱 +2 位作者 薛林林 张护强 史佳硕 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第1期278-289,共12页
针对滚动轴承在不同工况条件下样本分布不同以及故障样本数量不足导致故障诊断精度低、泛化性能差的问题,提出一种小样本下基于MTF与SSCAM-MSCNN的滚动轴承变工况故障诊断方法。首先,运用马尔科夫转移场(MTF)将一维振动信号转化为具有... 针对滚动轴承在不同工况条件下样本分布不同以及故障样本数量不足导致故障诊断精度低、泛化性能差的问题,提出一种小样本下基于MTF与SSCAM-MSCNN的滚动轴承变工况故障诊断方法。首先,运用马尔科夫转移场(MTF)将一维振动信号转化为具有时间相关性的二维特征图。其次,提出条纹自校正注意力机制(SSCAM),它不仅可以加强模型在长距离方向上的特征提取能力,还能建立通道间依赖关系,可以对全局有效信息进行捕捉。然后,将SSCAM引入到多尺度神经网络(MSCNN)中,构建出SSCAM-MSCNN模型。最后,将MTF二维特征图输入到所提模型中进行训练,采用优化后的网络模型进行测试并输出分类结果。通过美国凯斯西储大学以及本实验室MFS滚动轴承数据集对所提方法进行验证,同时对后者进行加噪处理,与其他故障诊断模型进行对比。试验结果表明,所提方法在小样本、变工况条件下具有更高的识别精度、更强的泛化性能与抗噪性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 马尔科夫转移场 卷积神经网络 条纹自校正注意力机制 小样本 故障诊断
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基于CWT-IDenseNet的滚动轴承故障诊断方法 被引量：1
16
作者 贾广飞 梁汉文 +2 位作者 杨金秋 武哲 韩雨欣 《河北科技大学学报》 北大核心 2025年第2期129-140,共12页
针对一维信号所含信息不全面和DenseNet网络在变工况下存在过拟合等问题,提出了基于连续小波变换时频图像和改进密集连接卷积网络(improved DenseNet,IDenseNet)的滚动轴承故障诊断方法CWT-IDenseNet。首先,将一维振动信号通过CWT转为... 针对一维信号所含信息不全面和DenseNet网络在变工况下存在过拟合等问题,提出了基于连续小波变换时频图像和改进密集连接卷积网络(improved DenseNet,IDenseNet)的滚动轴承故障诊断方法CWT-IDenseNet。首先,将一维振动信号通过CWT转为二维时频图像;其次,对DenseNet网络进行改进,将DenseNet第1个卷积块中的ReLU激活函数替换为Swish激活函数(Swish激活函数更平滑);同时,在网络中引入基于风格的卷积神经网络重校准模块(style-based recalibration module,SRM)和空间与通道注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM),SRM关注特征通道权重,CBAM则从通道和空间2个维度增强特征表达能力,进而得到IDenseNet;最后,将二维时频图像输入到IDenseNet模型中进行特征提取和故障诊断,通过模型的Softmax层输出故障诊断结果。结果表明,所提方法在恒定工况及变工况下的平均故障识别准确率均达到97.80%,且在迁移学习模型中,平均故障识别准确率达到了99.44%。CWT-IDenseNet方法可以有效提高模型的泛化能力,在恒定工况及变工况下具有显著优势,对提高滚动轴承故障诊断的准确率和可靠性具有参考价值。 展开更多
关键词 机械动力学与振动 滚动轴承故障诊断 连续小波变换 密集连接卷积网络 注意力机制
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滚子凸度对数曲线工程化设计的几点探讨
17
作者 孙东 罗天宇 +2 位作者 高作斌 韩珂珂 李超强 《轴承》 北大核心 2025年第5期8-13,共6页
在面向工程应用的滚子凸度对数曲线设计方面,国内各相关企业认识并不统一,一定程度上影响了产品的工况适应性和市场竞争力。针对滚子凸度对数曲线设计中设计载荷不统一,滚子有效接触长度选取存在人为干预以及缺乏凸度偏差设计等问题,提... 在面向工程应用的滚子凸度对数曲线设计方面,国内各相关企业认识并不统一,一定程度上影响了产品的工况适应性和市场竞争力。针对滚子凸度对数曲线设计中设计载荷不统一,滚子有效接触长度选取存在人为干预以及缺乏凸度偏差设计等问题,提出了设计载荷按重载荷等级计算,载荷等级系数统一取0.3,推导出了考虑实际压缩变形的滚子有效接触长度表达式,并通过分析凸度值变化对滚子接触应力的影响,给出了对数曲线偏差设计方法,得到了凸度上下偏差对数曲线方程。 展开更多
关键词 滚动轴承 滚子 凸度 对数 载荷 偏差 接触应力
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多度量下ResGAT的风力发电机齿轮箱故障诊断
18
作者 李明 曹洁 +1 位作者 刘宗礼 王进花 《太阳能学报》 北大核心 2025年第6期683-690,共8页
针对现有深度学习方法在风力发电机齿轮箱故障诊断方面的特征提取和样本相似性建模局限性,提出一种多种距离度量下残差连接的图注意力网络(ResGAT)。该方法构建全连接图以生成邻接矩阵,并结合多种距离度量方法,充分挖掘样本之间的相似... 针对现有深度学习方法在风力发电机齿轮箱故障诊断方面的特征提取和样本相似性建模局限性,提出一种多种距离度量下残差连接的图注意力网络(ResGAT)。该方法构建全连接图以生成邻接矩阵,并结合多种距离度量方法,充分挖掘样本之间的相似性。利用图注意力网络进行节点特征聚合,结合残差连接以减轻模型梯度消失风险。进一步地,在Adam优化器中融入L2正则化及偏置校正,以降低过拟合问题。实验结果显示,ResGAT方法在WT-Planetary gearbox dataset齿轮箱数据集上能有效提取样本间相似性,并在风力发电机齿轮箱故障诊断上展现出优异性能。 展开更多
关键词 风力发电机 齿轮箱 故障诊断 深度学习 图注意力网络 过拟合
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基于残差收缩卷积和GSoP注意力机制的旋转机械故障诊断
19
作者 刘保罗 李晨 +1 位作者 聂雅琳 王国勇 《振动与冲击》 北大核心 2025年第13期277-287,共11页
针对强背景噪声与变载荷工作环境下,振动信号有效特征难以提取,故障诊断准确率低、泛化能力差的问题,提出了一种结合残差收缩卷积和全局二阶池化(global second-order pooling,GSoP)注意力机制的旋转机械故障诊断方法。该方法通过软阈... 针对强背景噪声与变载荷工作环境下,振动信号有效特征难以提取,故障诊断准确率低、泛化能力差的问题,提出了一种结合残差收缩卷积和全局二阶池化(global second-order pooling,GSoP)注意力机制的旋转机械故障诊断方法。该方法通过软阈值滤波技术与多通道、多尺度卷积相结合,构建残差收缩卷积,并在软阈值滤波基础上加入注意力因子,以抑制不相关特征并增强有效特征。此外,利用高阶统计建模思想,在残差收缩卷积层之后引入GSoP注意力机制,通过高层信道特征图的二阶统计信息提升模型判别性特征的提取能力。最后,利用凯斯西储大学轴承数据集和康涅狄格大学的齿轮箱数据集进行测试试验,所提方法在6 dB信噪比条件下分别实现了98.84%和99.41%的诊断准确率,在变噪声和变负载条件下,诊断性能均优于对比组模型。试验结果表明,所提方法在复杂工作环境下具有较好的故障识别能力和泛化能力。 展开更多
关键词 故障诊断 旋转机械 软阈值 全局二阶池化(GSoP)
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感知微系统内嵌式智能轴承关键技术与应用展望
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作者 韩清凯 赵宇来 +1 位作者 马树军 于长鑫 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第7期94-107,共14页
高性能滚动轴承作为重大装备的核心基础部件,其智能化需求在风电、工程机械和轨道交通等领域日益迫切.首先,分析了智能轴承的技术特点,总结了国内外相关研究进展与发展动态.然后,重点讨论了感知微系统内嵌式智能轴承的系统组成、工作原... 高性能滚动轴承作为重大装备的核心基础部件,其智能化需求在风电、工程机械和轨道交通等领域日益迫切.首先,分析了智能轴承的技术特点,总结了国内外相关研究进展与发展动态.然后,重点讨论了感知微系统内嵌式智能轴承的系统组成、工作原理与关键技术,包括功能结构一体化设计、感知机理与数字化传感技术、精密制造与装配工艺,以及性能检测与试验考核.最后,对智能轴承技术的未来发展趋势和推广应用前景进行了评述与展望,为相关领域技术创新与产业化提供了理论支撑和实践指导. 展开更多
关键词 智能轴承 感知微系统 功能结构一体化设计 传感器原位制造 状态监测 故障诊断
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