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基于小波时频分析和Inception-BiGRU模型的盾构滚刀偏磨故障诊断
被引量：
4
1
作者
樊翔翔
项载毓
+2 位作者
孙瑞雪
张敏
莫继良
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第15期232-240,共9页
盾构机(tunnel boring machine, TBM)滚刀在重载、冲击和地质复杂的环境中服役,极易发生偏磨等失效故障,因此,掌握滚刀的磨损状态、实现基于数据驱动的滚刀偏磨故障诊断并指导滚刀的运维尤为重要。提出了一种基于小波时频分析和Inceptio...
盾构机(tunnel boring machine, TBM)滚刀在重载、冲击和地质复杂的环境中服役,极易发生偏磨等失效故障,因此,掌握滚刀的磨损状态、实现基于数据驱动的滚刀偏磨故障诊断并指导滚刀的运维尤为重要。提出了一种基于小波时频分析和Inception-BiGRU模型的诊断模型以提高滚刀偏磨故障诊断效率。以滚刀为研究对象,在多功能缩比滚刀试验台上进行直线破岩试验,采集滚刀破岩时产生的振动加速度信号。采用连续小波变换获取反映振动信号时频域特征的小波时频图,进而以Inception模块的不同大小卷积核自适应地提取时频图中的多尺度空间信息,并通过添加双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent units, BiGRU)使模型可更为准确地学习到时频图中丰富的时序依赖性关系,模型的超参数由贝叶斯优化算法确定。4种不同偏磨程度滚刀的诊断试验表明所提模型能够有效提取时频图中滚刀的偏磨特征并完成滚刀偏磨状态识别,实现端到端的盾构滚刀偏磨故障诊断。模型平均诊断准确率可达到98.5%,其诊断准确度和稳定性均优于其他常用算法,证明了所提方法的可行性。
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关键词
盾构机(TBM)
滚刀
偏磨故障诊断
小波时频分析
Inception模块
双向门控循环单元(BiGRU)
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职称材料
题名
基于小波时频分析和Inception-BiGRU模型的盾构滚刀偏磨故障诊断
被引量：
4
1
作者
樊翔翔
项载毓
孙瑞雪
张敏
莫继良
机构
西南交通大学机械工程学院
西南交通大学盾构/TBM装备摩擦学设计试验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第15期232-240,共9页
基金
国家自然科学基金(51822508)
四川省科技计划项目(2020JDTD0012)
四川省科技重点研发项目(21ZDYF3658)。
文摘
盾构机(tunnel boring machine, TBM)滚刀在重载、冲击和地质复杂的环境中服役,极易发生偏磨等失效故障,因此,掌握滚刀的磨损状态、实现基于数据驱动的滚刀偏磨故障诊断并指导滚刀的运维尤为重要。提出了一种基于小波时频分析和Inception-BiGRU模型的诊断模型以提高滚刀偏磨故障诊断效率。以滚刀为研究对象,在多功能缩比滚刀试验台上进行直线破岩试验,采集滚刀破岩时产生的振动加速度信号。采用连续小波变换获取反映振动信号时频域特征的小波时频图,进而以Inception模块的不同大小卷积核自适应地提取时频图中的多尺度空间信息,并通过添加双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent units, BiGRU)使模型可更为准确地学习到时频图中丰富的时序依赖性关系,模型的超参数由贝叶斯优化算法确定。4种不同偏磨程度滚刀的诊断试验表明所提模型能够有效提取时频图中滚刀的偏磨特征并完成滚刀偏磨状态识别,实现端到端的盾构滚刀偏磨故障诊断。模型平均诊断准确率可达到98.5%,其诊断准确度和稳定性均优于其他常用算法,证明了所提方法的可行性。
关键词
盾构机(TBM)
滚刀
偏磨故障诊断
小波时频分析
Inception模块
双向门控循环单元(BiGRU)
Keywords
tunnel boring machine(TBM)
hob
fault diagnosis of partial wear
wavelet time-frequency analysis
Inception model
bidirectional gated recurrent unit(BiGRU)
分类号
TH212 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于小波时频分析和Inception-BiGRU模型的盾构滚刀偏磨故障诊断
樊翔翔
项载毓
孙瑞雪
张敏
莫继良
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023
4
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