旋转机械故障

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基于多通道并行LSTM-CNN的旋转机械故障诊断
《工业仪表与自动化装置》2025年第2期92-98,共7页周旭涛 杨泽昀 吴文开 
针对旋转机械故障诊断信息特征提取不完整而造成的故障误判问题,提出一种以多通道信号作为输入、长短期记忆网络和卷积神经网络并行的旋转机械故障诊断模型。该模型以实际监测的多通道振动信号作为输入,分别捕获振动信号中的时间序列特...
关键词：长短期记忆网络 卷积神经网络 旋转机械 滚动轴承 故障诊断 
因果启发的深度域泛化旋转机械故障诊断
《振动.测试与诊断》2025年第1期154-160,206,共8页郭畅 赵志斌 张兴武 刘一龙 陈雪峰 
陕西省高速公路施工机械重点实验室(长安大学)开放基金资助项目(300102253512);国防技术基础科研资助项目(JSZL2022110A074)。
针对设备工况变化导致基于深度学习(deep learning,简称DL)的故障诊断性能退化的问题,提出采用因果表示网络(causal representation net,简称CRNet)用于在变工况下实现高性能故障诊断,即域泛化(domain generalization,简称DG)故障诊断...
关键词：智能诊断 深度学习 因果表示 域泛化 
基于改进卷积神经网络的旋转机械故障诊断研究
《辽宁科技学院学报》2025年第1期24-29,共6页李梓煊 刘宁 张晓蕊 罗跃纲 
随着工业化水平的日渐提升,大型旋转机械在生产中的使用愈加广泛。转子系统的设计在不断朝着大型、高速化的趋势发展,引发转子系统发生故障的可能性增加。为较好地提取强噪声覆盖下旋转机械振动信号的故障信息,提高故障诊断识别与分类精...
关键词：旋转机械 特征提取 卷积神经网络 故障诊断 
KurVMDPgram:一种用于旋转机械故障诊断的信号分解算法
《机械工程学报》2025年第4期11-23,共13页李华 王天杨 张飞斌 褚福磊 
国家自然科学基金青年科学基金(52205092);中-波合作交流(52161135101);中国博士后科学基金面上(2023M731939);贵州大学校级人才((2021)27,[2020]25)资助项目。
变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)是一种在旋转机械故障诊断领域广泛应用的信号分解方法。然而,VMD的若干影响参数尤其是模态数和惩罚因子对其分解性能影响很大,但需要事先确定,使得其参数优化成为研究热点。首先,结...
关键词：变分模态分解 小波包变换 VMDPgram KurVMDPgram 累积峭度指标 故障诊断 
残差胶囊网络在旋转机械故障诊断中的应用研究
《机械制造与自动化》2024年第6期244-246,共3页吴萍 李曙生 
针对旋转机械中的故障诊断需求,在传统的胶囊网络中引入残差块和模糊C均值聚类算法,构建残差胶囊网络故障诊断模型。在残差胶囊网络的基础上,引入注意力机制和G-K动态路由算法,构建注意力胶囊网络故障诊断模型。仿真分析表明:两种模型...
关键词：旋转机械 故障诊断 胶囊网络 残差块 注意力机制 
基于LWKConv-DRSN-FPN的旋转机械故障诊断被引量：1
《噪声与振动控制》2024年第5期133-139,共7页伍兴 李志伟 宁文乐 郑照 
国家自然科学基金资助项目(61705127)。
针对传统旋转机械故障诊断方法难以应对强噪声干扰以及诊断准确率较低的问题,提出一种Laplace小波核卷积层(Laplace Wavelet Kernel Convolutional Layer,LWKConv)、深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Networks,DRSN)和特征金...
关键词：故障诊断 旋转机械 Laplace小波核卷积层 深度残差收缩网络 特征金字塔网络 
融合BWOSP-VMD-TOPSIS降噪和深度学习的旋转机械故障诊断
《安全与环境学报》2024年第10期3809-3817,共9页唐宇峰 曹睿 胡光忠 阳明君 李家伟 吕奇 
四川省科技厅科技计划项目(2022NSFSC1154);企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室开放基金项目(2023WYJ04);四川轻化工大学科研创新团队计划项目(SUSE652A004)。
提出了一种融合改进白鲸优化算法(Beluga Whale Optimization with Stranding Phase,BWOSP)、变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和理想排序法(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPS...
关键词：安全工程 信号降噪 故障诊断 改进白鲸优化算法(BWOSP) 变分模态分解(VMD) 理想排序法(TOPSIS) 
融合GRU单元的CNN网络在石油旋转机械故障诊断中的应用
《信息技术》2024年第10期7-13,共7页苗俊田 鹿德台 李卓军 刘冬冬 赵博 
国家自然科学基金面上项目(52074340)。
针对现有石油旋转机械故障诊断算法存在的问题,提出一种融合GRU单元优化改进的CNN网络算法模型。先利用小波包算法保留高频区间的弱故障信号特征,选择ReLU函数作为CNN网络卷积层的激活函数,提升算法的运行速率并抑制模型梯度值的过快衰...
关键词：门控循环单元 深度卷积神经网络 转盘轴承 dropout网络 MAE函数 
基于多核监督流形学习的旋转机械故障诊断被引量：1
《航空动力学报》2024年第10期141-149,共9页杨长远 马赛 韩勤锴 
国家自然科学基金(51705275,51335006,11872222);山东大学基本科研业务费(2019GN046);高效洁净机械制造教育部重点实验室(山东大学)基金;中央高校基本科研业务费专项资金(2020QNQT002);山东省脑功能重构省级重点实验室开放基金(2021NGN003);山东省重点研发计划(重大科技创新工程)项目(2021CXGC011105)。
为了准确地对旋转机械进行故障诊断,提出了一种多核监督流形学习算法(multi-kernel supervised manifold learning,MKSML)。MKSML算法可以有效地对高维故障数据进行特征选择,筛选出区分度高的低维故障特征。借助监督学习的思想,增强了...
关键词：故障诊断 信号处理 数据降维 流形学习 特征选择 
变转速极低标签率下旋转机械故障诊断的图注意力网络被引量：1
《振动与冲击》2024年第19期242-248,共7页谢俊文 童靳于 郑近德 潘海洋 包家汉 
安徽省高校自然科学研究重点项目(2022AH050315);国家自然科学基金(51975004)。
在极低标签率情况下,现有的图神经网络(graph neural network,GNN)在图构造时存在节点间的关联信息挖掘不充分等问题。工业生产中,旋转机械常工作在变转速工况下,且标记故障样本代价高昂。针对上述两个问题,基于JS(Jenson-Shannon)相对...
关键词：旋转机械 故障诊断 相对熵 图神经网络(GNN) 变转速 低标签率 
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