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基于MTF-ResDSCNN二维图像的故障诊断方法
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作者 胡孟楠 杨喜旺 +2 位作者 黄晋英 胡宏俊 王成 《机械传动》 北大核心 2024年第2期170-176,共7页
为了有效捕获旋转机械振动信号中蕴含的故障特征,进而高效地完成故障诊断任务,设计了一种将二维特征图像和轻量化神经网络相结合的故障诊断模型。首先,将采集到的一维振动信号以改进的集成经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mod... 为了有效捕获旋转机械振动信号中蕴含的故障特征,进而高效地完成故障诊断任务,设计了一种将二维特征图像和轻量化神经网络相结合的故障诊断模型。首先,将采集到的一维振动信号以改进的集成经验模态分解(Modified Ensemble Empirical Mode Decomposition,MEEMD)算法进行分解,得到本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,并筛选相应的IMF分量进行求和重构,以增强振动信号的幅值波动,进而使得马尔科夫变迁场(Markov Transition Field,MTF)能够更为有效地表征重构信号中的故障特征;然后,将MTF生成的二维特征图像输入到残差深度可分离卷积神经网络(Residual Depth Separable Convolutional Neural Network,ResDSCNN)模型中,进行特征提取与故障诊断。使用行星齿轮箱故障数据集验证了模型性能。结果表明,该模型对于各类齿轮故障的诊断正确率可达98%以上。 展开更多
关键词 马尔科夫变迁场 深度可分离卷积 故障诊断 改进的集成经验模态分解
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齿轮轴开裂原因分析 被引量：3
2
作者 张兵 石晓东 +3 位作者 侯锐 王智 强浩垚 戚晓晨 《失效分析与预防》 2022年第2期124-128,共5页
齿轮轴放置一段时间后发生开裂。通过宏微观观察、金相组织检查、硬度测试、能谱成分分析以及氢含量测定,对齿轮轴的开裂性质和原因进行分析。结果表明:齿轮轴开裂性质为氢致延迟脆性开裂;齿轮轴开裂与氢含量关系较小;齿轮轴内部存在较... 齿轮轴放置一段时间后发生开裂。通过宏微观观察、金相组织检查、硬度测试、能谱成分分析以及氢含量测定,对齿轮轴的开裂性质和原因进行分析。结果表明:齿轮轴开裂性质为氢致延迟脆性开裂;齿轮轴开裂与氢含量关系较小;齿轮轴内部存在较大的Al_(2)O_(3)•(CaO)_(X)夹杂缺陷,导致较大的应力集中,这是齿轮轴发生氢致脆性开裂的主要原因。应严格控制齿轮轴原材料的质量,防止类似故障的发生。 展开更多
关键词 齿轮轴 18CrNiMo7-6钢 氢脆 夹杂缺陷
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