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基于改进CNN和Kmeans的双转子轴承半监督故障诊断 被引量：3
1
作者 崔锦淼 贺雅 冯坤 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期945-952,1039,1040,共10页
针对双转子轴承复杂信号故障特征难提取、工程中某些类型的故障数据缺乏时卷积神经网络(convolution neural network,简称CNN)难训练的问题,提出一种基于改进CNN和Kmeans的双转子轴承半监督故障诊断方法。首先,利用自回归(autoregressi... 针对双转子轴承复杂信号故障特征难提取、工程中某些类型的故障数据缺乏时卷积神经网络(convolution neural network,简称CNN)难训练的问题,提出一种基于改进CNN和Kmeans的双转子轴承半监督故障诊断方法。首先,利用自回归(autoregressive,简称AR)模型对双转子轴承信号去噪,并基于傅里叶变换得到信号频谱作为CNN输入;其次,以Morlet小波基频域函数作为激活函数构建CNN,结合Softmax损失和提出的权重内积最小化损失在少类别训练数据下训练CNN;最后,基于Kmeans聚类算法分析CNN线性输出确定无标签数据伪标签,并结合半监督学习中自训练思想迭代CNN更新伪标签,继而依据伪标签划分双转子轴承正常、已知故障和未知故障状态。利用双转子轴承故障模拟试验台数据进行验证,结果表明,在少类别训练数据下,其诊断效果相较于人工神经网络(artificial neural network,简称ANN)等方法更佳,诊断准确率达到了100%,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 双转子轴承 故障诊断 卷积神经网络 自回归模型 Kmeans聚类 半监督学习
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滑动轴承进口油压对双转子系统碰磨影响的试验
2
作者 丁强 冯治国 +3 位作者 杨桃 赵道利 马晨原 刘园园 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2023年第1期96-101,共6页
动静碰磨是转子系统最常见的故障之一,通过滑动轴承双转子试验台对转子系统碰磨故障进行研究。采用尼龙和黄铜材料制成碰磨装置进行试验,并对不同进口油压的试验结果进行分析。发现随着转速的升高,振幅增大,碰磨导致系统行为更复杂;当... 动静碰磨是转子系统最常见的故障之一,通过滑动轴承双转子试验台对转子系统碰磨故障进行研究。采用尼龙和黄铜材料制成碰磨装置进行试验,并对不同进口油压的试验结果进行分析。发现随着转速的升高,振幅增大,碰磨导致系统行为更复杂;当滑动轴承进口油压增大时,转子系统振幅减小,系统从多周期运行状态变为拟周期运行;进口油压不同时,振幅随转速的变化趋势基本相似,在低转速时水平方向和竖直方向的振动幅值基本重合,高转速时水平方向的振幅大于竖直方向;转子系统发生碰磨时,尼龙材料的最小极径值大于黄铜。当转速超过临界值,尼龙材料碰磨时系统的振幅远大于黄铜材料。 展开更多
关键词 双转子-轴承系统 碰磨 润滑油压力 转子试验台
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双跨转子轴承系统碰摩-松动耦合故障非线性动力学分析 被引量：1
3
作者 王少红 徐小力 马超 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2012年第4期72-76,共5页
建立了双跨转子轴承系统碰摩松动耦合故障形式下的非线性动力学模型,并进行了数值分析。利用分叉图、Poincaré截面图和相位图观测转速、偏心量以及松动质量变化时系统非线性动力学响应的变化,得出不同参数变化对系统特性的影响规... 建立了双跨转子轴承系统碰摩松动耦合故障形式下的非线性动力学模型,并进行了数值分析。利用分叉图、Poincaré截面图和相位图观测转速、偏心量以及松动质量变化时系统非线性动力学响应的变化,得出不同参数变化对系统特性的影响规律。结果表明,该系统具有明显的混沌和分岔特性,且偏心量和松动质量对系统的非线性特性影响十分明显,数据结果能为有效进行故障预测提供理论依据。 展开更多
关键词 双跨转子轴承系统 碰摩 松动 耦合 非线性特性
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