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题名时变工况下行星轮轴承特征分布拟合与智能故障诊断
被引量：3
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作者
赵川
冯志鹏
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机构
北华航天工业学院机电工程学院
北京科技大学机械工程学院
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2021年第14期252-260,共9页
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基金
NCIAE博士科研启动基金(BKY-2018-05)
国家自然科学基金(51875034)。
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文摘
行星齿轮箱中行星轮轴承运动复杂,振动信号成分多样且呈非线性,时变工况下特征频率随时间变化,人工识别故障特征更为困难。针对该问题,提出基于对抗变分自编码的智能故障诊断模型。获取样本时频图来揭示样本中包含的时变特征;利用模型中的变分自编码器自适应提取时频图特征,为赋予特征显式意义,引入多维独立高斯分布并进行采样,根据类别信息对样本点进行变换,使其服从新的多维独立高斯分布,确保样本点中的每个元素都有自己的专属分布;通过对抗机制,使特征逼近变换后的对应类别的分布样本,且服从新的多维独立高斯分布,从而实现用已知的分布拟合未知的特征分布,同时通过控制分布强化不同类别特征间的差异性,改善特征的模式识别性能;利用优化后的特征对分类器进行训练并识别测试样本特征。模型经行星齿轮箱实验台数据进行了验证。研究表明,该模型能够使提取的特征服从给定的先验分布,通过控制分布强化了不同类别特征间的差异性,提高了特征的聚合性能,有效诊断了行星轮轴承故障,与自编码和变分自编码器相比,表现出一定的优越性。
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关键词
行星轮轴承
智能故障诊断
多维独立高斯分布
对抗变分自编码
时变工况
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Keywords
planet bearing
intelligent fault diagnosis
multivariate independent Gaussian distribution
adversarial variational auto-encoder
time-varying condition
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分类号
TH17
[机械工程—机械制造及自动化]
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