- 曹景浩;文传博;
针对不同工况下轴承数据分布不一致导致模型诊断效果不佳的问题,无监督域适应通过学习源域数据的分类器识别目标域数据,从而在跨域诊断中获得效果,但目前大多数研究集中在类内对比,忽略了类间影响,因此提出基于加权深度距离度量网络(WDDMN)的跨域滚动轴承故障诊断方法。考虑深度子域自适应网络(DSAN)中缺少的类间信息,建立L_(ir)MMD加权类间度量方法,在最小化类内差异的同时,最大化类间裕度,拉近相同基础类别的源域和目标域样本,同时将来自不同类别的样本推开,提高模型在目标域的泛化能力;使用二次过滤机制(DF)提高伪标签质量,从而提升模型的分类效果。采用凯斯西储大学轴承数据集和江南大学轴承数据集对所提方法进行验证,并与一些经典模型进行对比,结果表明WDDMN具有优秀的特征迁移能力。
2025年07期 No.548 80-88页 [查看摘要][在线阅读][下载 2125K]
- 杨洪峰;张超;刘佳雪;徐帅;肖萌;
建立了考虑打滑效应的深沟球轴承外圈缺陷动力学模型,将球经过缺陷区域时所受的力设定为瞬时激励函数,同时由弹流润滑理论获得了球与各零件接触时的等效接触刚度与阻尼,计算了轴承打滑效应下的外圈缺陷频率,并通过试验验证了模型的正确性。结果表明:载荷与转速对轴承打滑效应影响较大,且由于打滑效应的存在,轴承外圈缺陷频率较理论值出现了偏差;增大载荷与转速都可以抑制打滑引起的外圈缺陷频率偏差,且增大载荷对抑制缺陷频率偏差的效果更优。
2025年07期 No.548 89-96页 [查看摘要][在线阅读][下载 1863K]
- 马芳;李慧;王黎钦;
在高速变载、轻载变速等变工况条件下,轴承滚动体与滚道之间容易发生瞬时滑动,为自适应地提取变工况下的滚动体和内圈转速,提出一种改进的局部峰值搜索方法,对探测的弱磁信号进行时频变换后寻找时频谱内能量最大值点,以此为中心进行左右搜索,直至提取出全工况下的脊线,将此脊线的能量置为零后继续提取下一条脊线,直至提取出全部脊线;此外,为解决混频提取问题,通过剔除倍频脊线进行改进以实现快速变工况下轴承脊线的准确提取。试验结果表明,该方法提取的内圈转速与试验工况谱完全一致,可用于实际的工程应用。
2025年07期 No.548 97-103页 [查看摘要][在线阅读][下载 1897K]
- 欧阳承达;齐铁臣;李善吉;王婕;李晓佳;
针对轴承故障数据集小样本及分布不均匀的特点,提出了基于元学习算法的轴承智能故障诊断模型,采用一阶模型无关元学习算法(FOMAML),将轴承故障数据集分为人为轴承故障数据集和实际工况下的轴承故障数据集,首先对人为轴承故障数据集进行元训练和元测试,获取良好的初始化参数;然后固定训练好模型的参数,直接对实际工况下的轴承故障数据集进行元测试;试验结果证明,FOMAML模型在人为和实际轴承故障数据集中均表现优异,可解决实际工况下轴承故障中小样本和不均匀分布问题。
2025年07期 No.548 104-109页 [查看摘要][在线阅读][下载 1736K]
- 姜祖华;张坤;杨苗蕊;胥永刚;孙国栋;
针对工程实践中滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出了一种局部谱幅值调制方法。使用傅里叶变换将信号从时域转换到频域,构造零相位滤波器在频谱上以扫频方式得到一系列对应不同中心频率的滤波信号,使用谱幅值调制算法计算各分量的修正信号,将谐波谱峭度作为指标选取最佳修正信号进行包络解调并提取故障特征。仿真和试验结果表明,局部谱幅值调制方法既能选取包含丰富故障信息的频带,又能自适应地增强频带中的故障特征,能够有效、准确地实现轴承故障特征的提取;与Autogram和时频谱幅值调制方法的对比则证明了局部谱幅值调制方法在滚动轴承故障特征提取中的优越性。
2025年07期 No.548 110-118页 [查看摘要][在线阅读][下载 1487K]
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