基于可视图谱特征融合的行星齿轮箱故障诊断

作     者：荆新岚 黄民 马超 Jing Xinlan;Huang Min;Ma Chao

作者机构：北京信息科技大学机电工程学院北京100192 北京信息科技大学现代测控教育部重点实验室北京100192 

出 版 物：《电子测量技术》 (Electronic Measurement Technology)

年 卷 期：2024年第47卷第24期

页      面：171-178页

学科分类：080901[工学-物理电子学] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化] 

基　　金：国家自然科学基金(62303065)项目资助 

主　　题：可视图 特征融合 行星齿轮箱 故障诊断 

摘      要：针对行星齿轮箱振动信号频率信息复杂、时变性强、调制特征明显的问题,提出了基于可视图谱特征融合的行星齿轮箱故障诊断方法。首先将行星齿轮箱信号进行Welch变换得到功率谱,采取可视图算法构建图谱,计算图谱节点的中心性指标并融合成特征矩阵,最后使用改进的CNN-Inception模型分类得到齿轮箱故障诊断结果。实验结果表明,该方法可以准确识别行星齿轮箱故障,在两种工况的实验数据集上准确率可以达到98.57%,模型具有泛化性。相较于其他方法,该方法能够实现高效、准确的故障诊断。