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题名集中信息融合与域深度迁移的谐波减速器故障诊断
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作者
石超
郭世杰
吕贺
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机构
内蒙古工业大学机械工程学院
内蒙古自治区机器人与智能装备技术重点实验室
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出处
《振动与冲击》
北大核心
2025年第16期137-150,共14页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52365064)
内蒙古自然科学基金资助项目(2023LHMS05018)
内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持计划资助项目(NJYT23043)。
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文摘
针对谐波减速器在不同工况下源域与目标域故障数据分布存在显著差异,以及难以有效刻画故障信号的非线性和非平稳性,所导致诊断精度低的问题,提出了一种集中式信息融合结合深度迁移学习网络的谐波减速器故障诊断方法。首先,通过基于蜻蜓优化算法的变分模态分解提取复杂信号的模态分量,结合希尔伯特时频映射得到单轴向时频图;其次,通过小波变换将三轴向时频图进行集中信息融合,构造融合图像样本;然后,在残差网络的基础上融入卷积块注意力机制,并引入联合最大均值差异方法来衡量不同域之间的联合分布差异,构建域迁移深度网络,实现对变工况下谐波减速器迁移故障诊断;最后,通过搭建的谐波减速器试验平台进行试验验证。试验结果显示,所提方法在变工况诊断任务中,最高识别率可达98.75%,平均诊断结果为95.00%,可实现变工况谐波减速器的故障诊断。
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关键词
谐波减速器
变工况
集中信息融合
域迁移
故障诊断
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Keywords
harmonic reducer
various working
centralized information fusion
domain migration
fault diagnosis
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分类号
TH132.43
[机械工程—机械制造及自动化]
TH132.46
[机械工程—机械制造及自动化]
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