齿轮箱故障诊断

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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 
基于谐波特征的稀疏增强正则化及其在齿轮箱故障诊断中的应用
《振动与冲击》2025年第6期318-324,共7页余立超 黄媛 王成龙 罗华耿 
在基于振动监测的齿轮箱故障诊断中,如何准确提取由缺陷引起的周期性瞬态冲击信号是实现故障诊断的关键。但实际测量的振动信号往往包含多种干扰成分,使得瞬态冲击的提取十分困难。对此,提出一种基于谐波特征的稀疏增强正则化方法。首先...
关键词：齿轮箱 故障诊断 稀疏分解 正则化 
基于ISDP和膨胀胶囊网络的风电机组齿轮箱故障诊断
《智慧电力》2025年第3期27-34,共8页李俊卿 韩小平 黄涛 张承志 刘若尧 何玉灵 刘雨田 
国家自然科学基金资助项目(52177042)。
针对风电机组齿轮箱故障信号受多噪声、多转速影响难以处理的问题,提出一种基于优化变分模态分解(VMD)的改进对称点图(ISDP)和膨胀胶囊网络(DCapsNet)结合的故障诊断方法。首先,提出利用均方根误差和皮尔逊相关系数优化VMD最佳分解数量...
关键词：齿轮箱 故障诊断 变分模态分解 胶囊网络 对称点图 
风力发电机齿轮箱故障诊断及过滤技术的研究
《电力设备管理》2025年第5期221-223,共3页李宇涵 王玛欢 安文博 付康建 魏子彦 
齿轮箱作为风力发电机的关键部件,其故障直接影响风力发电机的稳定运行和使用寿命。本文系统研究了风力发电机齿轮箱的常见故障类型及其特征信号的提取方法,结合振动信号和温度信号,构建了基于数据驱动的故障诊断模型。同时,针对力发电...
关键词：风力发电机 齿轮箱 故障诊断 过滤技术 
风力发电机组齿轮箱故障诊断研究
《中文科技期刊数据库(全文版)工程技术》2025年第3期086-089,共4页赵晋 彭震 张石争 
随着全球可再生能源需求的不断增长,风力发电作为一种清洁、可持续的能源形式,得到了广泛应用,风力发电机组在长期运行过程中,常常面临齿轮箱故障这一重大挑战,齿轮箱作为风力机组的核心传动部件,其可靠性直接影响到整机的稳定性和发电...
关键词：故障诊断 齿轮箱 风力发电机组 
基于改进型级联宽度学习的采煤机截割部齿轮箱故障诊断
《工矿自动化》2025年第3期86-95,共10页李鑫 李淑华 陈浩 司垒 魏东 邹筱瑜 
国家自然科学基金项目(52404178);江苏省自然科学基金项目(BK20231064)。
采煤机截割部齿轮箱振动监测数据结构复杂,且易出现类别不平衡问题,导致现有基于传统机器学习的智能故障诊断方法易出现错报现象,而基于深度学习的诊断方法模型结构复杂、学习效率低,且易陷入局部最优解,影响诊断性能。针对上述问题,提...
关键词：采煤机截割部 齿轮箱 故障诊断 级联宽度学习 随机超图卷积 类特异性权重 
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