齿轮箱故障

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蜉蝣优化双通道网络在齿轮箱故障诊断中的应用
《西安交通大学学报》2025年第5期217-228,共12页于宁 魏沉潜 田立勇 赵建军 于晓涵 
国家自然科学基金资助项目(52174143)。
为了有效提取齿轮箱中齿轮和滚动轴承的故障信号特征,并克服深度学习模型超参数选取依赖人工经验的局限性,提高故障诊断的准确性和稳定性,提出了一种基于蜉蝣算法(MA)优化的双通道神经网络故障诊断模型。该模型采用一维时序输入的门控...
关键词：故障诊断 齿轮箱 门控循环单元 卷积神经网络 蜉蝣算法 
风力发电机齿轮箱故障原因分析及改进方案设计
《数码设计(电子版)》2024年第3期0754-0756,共3页唐朝 
随着风力发电产业的快速发展,风力发电机齿轮箱作为关键部件,其运行可靠性至关重要。本文深入剖析风力发电机齿轮箱的常见故障原因,包括设计制造缺陷、润滑不良、过载运行、恶劣环境影响等,并针对这些问题提出相应的改进措施,旨在提高...
关键词：风力发电机 齿轮箱 故障原因 改进措施 
基于时频交叉注意力机制和多域特征融合的风电机组齿轮箱故障诊断研究
《山东电力技术》2025年第4期11-19,共9页贾树旺 黄海 吕洋 杜波 付文龙 
国家自然科学基金项目(51741907)。
齿轮箱作为风电机组的关键部件,对其进行准确的故障诊断有助于保障风电机组安全可靠运行。为此,文中提出了一种基于时频交叉注意力机制和多域特征融合的风电机组齿轮箱故障诊断方法。首先,利用快速傅里叶变换(fastFourier transform,FFT...
关键词：风电机组齿轮箱 故障诊断 时频交叉注意力机制网络 完全注意力机制 多域特征融合 
基于MPDCNN的强噪声环境下船舶电力推进器齿轮箱故障诊断方法
《中国舰船研究》2025年第2期30-38,共9页尚前明 蒋婉莹 周毅 王正强 孙钰波 
国家重点研发计划项目(2019YFE0104600);国家自然科学基金资助项目(51909200)。
[目的]针对旋转机械在实际工作中因噪声干扰而导致的故障诊断性能下降问题,为提高振动信号的故障特征提取质量和故障诊断能力,提出基于Mel-frequency倒谱系数(MFCC)的并行双通道卷积神经网络(PDCNN)故障诊断方法。[方法]利用MFCC提取含...
关键词：船舶电力推进 齿轮箱 故障分析 故障诊断 特征提取 梅尔频率倒谱系数 卷积神经网络 
基于多核并行RFECV-GNB的风电机组齿轮箱故障诊断方法
《太阳能学报》2025年第4期550-558,共9页王进花 袁山钦 曹洁 
国家自然科学基金(62063020,61763028);国家重点研发计划(2020YFB1713600);甘肃省自然科学基金(20JR5RA463)。
针对深度学习的风电机组齿轮箱诊断方法在噪声环境下的鲁棒性较差且在带标签的样本不足时存在诊断精度较低的问题,提出基于RFECV-GNB风电机组齿轮箱故障诊断方法。该方法结合了交叉验证递归特征消除法(RFECV)在故障数据较少时能有效挖...
关键词：风电机组 齿轮箱 故障诊断 贝叶斯定理 特征选择 CPU并行 
基于GGD-EfficientNet和声纹识别的风力发电机齿轮箱故障诊断
《太阳能学报》2025年第4期570-578,共9页廖力达 陈伟克 罗晓 舒王咏 张芝铭 代军 
湖南省自然科学基金(2024JJ9181)。
针对风力发电机齿轮箱齿轮故障时的噪声提出一种基于分组全局上下文网络(GE-GCNet)与深度可分离卷积(DSCConv)结合的效率神经网络(GGD-EfficientNet)和声纹识别的齿轮箱故障诊断方法。首先通过实验获取齿轮箱故障齿轮的噪声信号,并根据...
关键词：风力发电机 齿轮 故障检测 GGD-EfficientNet 声纹识别 
风力发电机组齿轮箱故障诊断与智能维护系统开发
《中文科技期刊数据库(引文版)工程技术》2025年第4期122-125,共4页刘文俊 
风力发电机组中齿轮箱一旦发生故障,会对其发电效率产生极为显著的影响,研发出一套智能维护系统来提升齿轮箱故障诊断的效率,同时增强系统的稳定性,这一举措具有至关重要的意义。本文精心设计并切实推行了一种集硬件架构与软件系统于一...
关键词：风力发电 齿轮箱故障 智能维护系统 
域适应残差网络与多通道融合的齿轮箱故障诊断
《兰州工业学院学报》2025年第2期73-78,共6页张飞 万安平 
国家自然科学基金(52372420)。
针对齿轮箱故障诊断中存在的单一传感器数据有限、可靠性低和泛化能力不足等问题,提出一种结合域适应残差网络与多通道融合的方法。首先,采用粒子群算法对变分模态分解(VMD)进行参数寻优;其次,对齿轮箱多通道原始数据进行VMD分解,进行...
关键词：域适应 齿轮箱 故障诊断 迁移学习 多通道融合 
基于特征融合的齿轮箱故障诊断
《噪声与振动控制》2025年第2期63-69,共7页周芸 吴胜利 邢文婷 
国家自然科学基金资助项目(51705052);国家社会科学基金资助项目(23BGL220);重庆市研究生联合培养基地建设资助项目(JDLHPYJD2020028)。
齿轮箱故障的振动信号具有非线性、非平稳性,再加上齿轮箱运行工况复杂的特点,导致传统的信号处理方法难以有效提取齿轮箱故障特征,严重影响传动精度和设备运行安全。基于此,本文研究振动信号无量纲指标与经验模态分解(Empirical Mode D...
关键词：故障诊断 齿轮箱 融合特征 无量纲指标 随机森林 LSTM神经网络 
基于WATD-MTF与改进的残差网络齿轮箱故障诊断研究
《振动与冲击》2025年第7期247-257,共11页沈景涛 武哲 张强 崔彦平 曹亚超 
中央引导地方科技发展资金项目(226Z1906G,246Z4502G);河北省教育厅科学研究项目资助(CXY2024038);石家庄市科技局驻冀高校基础研究项目(241791157A)。
针对齿轮箱工作环境复杂多变含噪声大、不同工况下模型泛化性能弱而导致训练准确率低等问题,提出一种小波自适应阈值降噪(wavelet adaptive threshold denoise,WATD)结合马尔可夫转移场(Markov transition field,MTF)与改进的残差网络...
关键词：故障诊断 SKNet注意力网络 小波自适应阈值降噪(WATD) 马尔可夫转移场(MTF) 残差网络 
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