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基于多维信息协同神经网络的轴承跨工况故障诊断
1
作者
李庆
周公博
+4 位作者
周坪
闫晓东
韩链锋
李强
马国庆
《振动与冲击》
北大核心
2025年第13期296-308,共13页
目前大多数域泛化学习方法的实现依赖多源域和有标签数据,然而,在轴承的复杂运行工况下,对机械进行完整的监测数据采集非常困难。针对不完备信息下的跨工况故障诊断任务,提出了一种基于多维信息协同神经网络(multi-dimensional informat...
目前大多数域泛化学习方法的实现依赖多源域和有标签数据,然而,在轴承的复杂运行工况下,对机械进行完整的监测数据采集非常困难。针对不完备信息下的跨工况故障诊断任务,提出了一种基于多维信息协同神经网络(multi-dimensional information collaborative neural network,MICNN)的轴承跨工况故障诊断方法。MICNN包括协同归一化(collaborative normalization,CNM)策略和多维时空特征融合模块(multi-dimensional spatiotemporal feature fusion module,MSTFF)。CNM通过集群和样本个体两种维度上的特征统一和信息融合来减少协变量偏移和过拟合现象;MSTFF通过通道和空间维度上的关键特征捕捉和信息交互来增强域不变特征的提取。所提方法在PU数据集、江南大学数据集和实验室自建数据集的6个不同跨工况任务中平均准确率分别达到了98.74%、96.59%和93.81%,与现有主流的方法相比,所提方法具有更好的故障诊断效果。
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关键词
域泛化
故障诊断
归一化
注意力机制
卷积神经网络
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职称材料
GH2132高温高应变率下力学性能分析与Johnson-Cook本构模型的建立
被引量：
18
2
作者
田宪华
闫奎呈
+3 位作者
赵军
王情情
王延庆
陈笑然
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期872-881,共10页
对铁基高温合金GH2132进行了准静态压缩试验和分离式霍普金森压杆(SHPB)试验,获得了该材料在不同温度和应变率下的应力应变曲线,分析了其力学行为。GH2132在准静态压缩过程中出现加工硬化且没有明显的屈服阶段。在SHPB试验中,GH2132有...
对铁基高温合金GH2132进行了准静态压缩试验和分离式霍普金森压杆(SHPB)试验,获得了该材料在不同温度和应变率下的应力应变曲线,分析了其力学行为。GH2132在准静态压缩过程中出现加工硬化且没有明显的屈服阶段。在SHPB试验中,GH2132有明显的温度软化效应,当应变率在4000~8000 s^(-1)之间时表现出应变率强化效应,而在8000~10000 s^(-1)范围内表现出应变率软化效应。通过修正温度软化系数和应变率强化参数,建立了GH2132在高温高应变率下的Johnson-Cook本构模型。
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关键词
铁基高温合金
准静态
分离式霍普金森压杆
本构模型
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职称材料
题名
基于多维信息协同神经网络的轴承跨工况故障诊断
1
作者
李庆
周公博
周坪
闫晓东
韩链锋
李强
马国庆
机构
江苏省矿山机电设备重点实验室
中国矿业大学
机电
工程学院
陕西延长石油榆林可可盖煤业有限公司
出处
《振动与冲击》
北大核心
2025年第13期296-308,共13页
基金
中央高校青年教师科研创新能力支持项目(ZYGXQNJSKYCXNLZCXM-E2P)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2021YCPY0203)
江苏省优势学科建设项目(PAPD)。
文摘
目前大多数域泛化学习方法的实现依赖多源域和有标签数据,然而,在轴承的复杂运行工况下,对机械进行完整的监测数据采集非常困难。针对不完备信息下的跨工况故障诊断任务,提出了一种基于多维信息协同神经网络(multi-dimensional information collaborative neural network,MICNN)的轴承跨工况故障诊断方法。MICNN包括协同归一化(collaborative normalization,CNM)策略和多维时空特征融合模块(multi-dimensional spatiotemporal feature fusion module,MSTFF)。CNM通过集群和样本个体两种维度上的特征统一和信息融合来减少协变量偏移和过拟合现象;MSTFF通过通道和空间维度上的关键特征捕捉和信息交互来增强域不变特征的提取。所提方法在PU数据集、江南大学数据集和实验室自建数据集的6个不同跨工况任务中平均准确率分别达到了98.74%、96.59%和93.81%,与现有主流的方法相比,所提方法具有更好的故障诊断效果。
关键词
域泛化
故障诊断
归一化
注意力机制
卷积神经网络
Keywords
domain generalization
fault diagnosis
normalization
attention mechanism
convolutional neural network
分类号
TH113.33 [机械工程—机械设计及理论]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
GH2132高温高应变率下力学性能分析与Johnson-Cook本构模型的建立
被引量：
18
2
作者
田宪华
闫奎呈
赵军
王情情
王延庆
陈笑然
机构
中国矿业大学
机电
工程学院
中国矿业大学
江苏省矿山机电设备重点实验室
山东大学机械工程学院
中国矿业大学材料与物理学院
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期872-881,共10页
基金
国家自然科学基金(51805534)
中国博士后科学基金(2021M703501,2019M661976)。
文摘
对铁基高温合金GH2132进行了准静态压缩试验和分离式霍普金森压杆(SHPB)试验,获得了该材料在不同温度和应变率下的应力应变曲线,分析了其力学行为。GH2132在准静态压缩过程中出现加工硬化且没有明显的屈服阶段。在SHPB试验中,GH2132有明显的温度软化效应,当应变率在4000~8000 s^(-1)之间时表现出应变率强化效应,而在8000~10000 s^(-1)范围内表现出应变率软化效应。通过修正温度软化系数和应变率强化参数,建立了GH2132在高温高应变率下的Johnson-Cook本构模型。
关键词
铁基高温合金
准静态
分离式霍普金森压杆
本构模型
Keywords
iron-based superalloy
quasi-static
split Hopkinson pressure bars(SHPB)
constitutive model
分类号
TG506 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多维信息协同神经网络的轴承跨工况故障诊断
李庆
周公博
周坪
闫晓东
韩链锋
李强
马国庆
《振动与冲击》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
GH2132高温高应变率下力学性能分析与Johnson-Cook本构模型的建立
田宪华
闫奎呈
赵军
王情情
王延庆
陈笑然
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
18
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职称材料
已选择
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引证文献
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