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机电工程
机电工程

罗向阳

月刊

1001-4551

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310009

浙江省杭州市大学路高官弄9号

机电工程/Journal Mechanical & Electrical Engineering Magazine北大核心CSTPCD
查看更多>> 《机电工程》杂志系：中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊) ，创刊于1971年，由浙江大学与浙江省机电集团（原浙江省机械工业厅）联合主办，是一份在国内有较高影响力、历史悠久的机电技术领域的专业性科技期刊。以报道机械、仪表技术，机电一体化技术、自动化技术及其应用为特色。《机电工程》杂志是中国机械工程学会优秀期刊，《中国学术期刊（光盘版）检索与评价数据规范》（CAD-CJ）执行规范优秀期刊，浙江省精品科技期刊。 中国学术期刊影响因子年报-自然科学与工程技术2011版显示：复合影响因子为0.748，影响因子列机械工程学科第8位（总计86种）。
正式出版
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    回油槽结构对高速插齿机静压主轴性能影响研究

    焦宇泽李栋戚厚军奚浩然...
    183-193页
    查看更多>>摘要：为提高数控高速插齿机静压主轴工作性能,以摩擦学和流体力学理论为基础,通过理论分析、数值模拟,探究了不同工况条件下有、无回油槽对静压主轴性能的影响规律.首先,建立了有、无回油槽油膜流体仿真模型和流固耦合模型,基于实际工况参数进行了仿真计算,探究了有、无回油槽对油膜承载力、刚度、剪切力和轴套最大变形量的影响规律;然后,利用瞬态计算,分析了在 10次冲程运动内有、无回油槽结构对静压主轴油膜黏性生热现象的影响,探究了相同工况下不同回油槽形状对油膜承载力与刚度的影响;最后,搭建了静压导轨实验平台,通过实验数据证明了有限元仿真模型的有效性.研究结果表明:添加回油槽结构可以使油膜承载力和刚度提升约1.5 倍,可小幅降低油膜黏性阻力,并使油膜平均温度保持稳定;在低偏心率时,无回油槽轴套相对有回油槽轴套变形量最大相差40%,高偏心率时则相反;偏心率较低时,回油槽形状对油膜刚度影响相对较大.该研究可为高速插齿机静压主轴结构参数优化和工程应用提供参考.

    静压主轴回油槽结构黏性生热流固耦合模型油膜承载力油膜刚度轴套变形量

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    基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究综述

    赖荣燊闫高强
    194-204页
    查看更多>>摘要：随着机器学习技术的兴起,深度学习被用于故障诊断领域并得到迅速发展,其中,卷积神经网络是具有出色特征提取能力的深度学习模型,因其适用于处理图像数据和高维数据而成为故障诊断研究的热点.针对传统故障诊断方法难以解决轴承振动信号存在的特征提取困难和信号噪声污染的问题,为高效、准确地完成滚动轴承故障诊断工作,首先,对卷积神经网络的结构进行了简单介绍,并研究了近年来经典卷积神经网络模型用于滚动轴承故障诊断的重要进展;然后,从深度特征提取、超参数调整和网络结构优化等角度,对各种优化卷积神经网络的方法原理进行了简单介绍,详细探讨了将卷积神经网络应用于滚动轴承故障诊断的优化途径和已经取得的研究进展;最后,对几种典型优化方法的优势与不足进行了比较,并对不同角度优化卷积神经网络的途径进行了总结.研究结果表明:基于卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法还需要解决数据不平衡、模型特征提取能力不足和泛化性不强的问题,后续研究工作应聚焦于多源数据融合、模型性能优化以及多方技术结合等方向.

    滚动轴承故障识别卷积神经网络深度学习深度特征提取超参数调整网络结构优化

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    基于DIGWO-VMD-CMPE的轴承故障识别方法

    辛昊鲁玉军朱轩逸
    205-215页
    查看更多>>摘要：针对滚动轴承故障信号特征提取困难和识别准确率低的问题,提出了一种基于维度学习的改进灰狼优化算法(DIGWO)优化变分模态分解(VMD)和复合多尺度排列熵(CMPE)的轴承故障识别方法.首先,采用基于维度学习的狩猎(DLH)搜索策略、余弦收敛因子a和个体狼ω位置更新的方法将灰狼优化算法(GWO)改进为DIGWO,并利用DIGWO算法的自适应性优化VMD分解,得到了多个本征模态函数(IMFs);然后,利用复合多尺度排列熵计算IMFs的特征值,选取适当维数的特征,构建了故障特征向量;最后,利用DIGWO算法优化支持向量机(SVM)的惩罚系数C和径向基函数g,建立了DIGWO-SVM滚动轴承故障诊断分类器,并利用滚动轴承的振动数据验证了算法的有效性.研究结果表明:基于CMPE的DIGWO-SVM滚动轴承故障诊断方法能够有效地识别轴承的运行状况,识别准确率达到了99.42%,相较于PSO-SVM、SSA-SVM方法提高了7.75%、1.68%,证明了该方法的分类性能在滚动轴承故障诊断中更具优势.

    基于维度学习的改进灰狼优化算法变分模态分解复合多尺度排列熵支持向量机本征模态函数基于维度学习的狩猎

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    基于ISAM-Drsnet的故障识别模型及其应用

    朱乐文田兴李宪华
    216-225,270页
    查看更多>>摘要：针对滚动轴承故障诊断时网络模型在复杂环境下有效特征提取困难,无法充分挖掘具有周期性的滚动轴承故障数据时序特征的问题,提出了一种基于改进条纹注意力机制与深度残差收缩网络的滚动轴承故障诊断模型(ISAM-Drsnet).首先,采用递归图(RP)编码方式生成了二维图像,使用ISAM和改进软阈值算法加强了Drsnet;然后,采取重叠采样的方式对数据集进行了增强处理,并将数据输入到ISAM-Drsnet中,实现了对不同故障类型的识别目的;最后,利用凯斯西储大学滚动轴承数据集进行了实验,选取了最佳数据截取长度,研究了改进软阈值、数据集规模、噪声对模型的影响;同时,将该模型与支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BPNN)、卷积神经网络(CNN)等进行了对比分析,并采用混淆矩阵等可视化方法对该模型进行了性能评估.实验结果表明:该模型(方法)的故障诊断性能明显优于 SVM、BPNN、CNN 等模型,其故障诊断精度可达 99.79%,相比原始的 Drsnet 上升了1.60%;且在数据集规模有限和信号添加噪声的情况下,模型仍具有较高的故障诊断精度.研究结果表明:该轴承故障诊断模型不仅具有优秀的诊断性能,同时还具有较强的鲁棒性.

    滚动轴承故障诊断性能改进条纹注意力机制深度收缩残差网络递归图鲁棒性

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    基于RCMFME和AO-ELM的齿轮箱损伤识别策略

    沈羽赵旭
    226-235页
    查看更多>>摘要：针对模糊熵只考虑信号的局部特征而忽略信号的全局特征,导致齿轮箱故障识别的准确率不佳的问题,提出了一种基于精细复合多尺度模糊测度熵(RCMFME)、天鹰优化器(AO)优化极限学习机(ELM)的齿轮箱故障诊断方法.首先,在精细复合多尺度模糊熵的基础上,对矢量的构造方式进行了改进,提出了能够同时考虑时间序列局部特征和全局特征的RCMFME方法;随后,利用RCMFME指标提取了齿轮箱振动信号的熵值,组建了故障特征向量;接着,利用AO算法对极限学习机的参数进行了自适应搜索,生成了参数最优的多类别分类器;最后,将训练样本的故障特征向量输入至AO-ELM分类模型中进行了模型训练,以构造性能最优的分类器,并实现了对齿轮箱测试样本的故障识别目的;利用两种齿轮箱振动数据集进行了实验,在识别准确率和识别稳定性方面,与相关的特征提取方法进行了对比.研究结果表明:采用基于RCMFME和AO-ELM的故障诊断方法能够分别取得 100%和98%的分类准确率,平均识别准确率分别达到了100%和98%,优于精细复合多尺度全局模糊熵(RCMGFE)、精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)、精细复合多尺度样本熵(RCMSE).该方法具有显著的应用潜力.

    齿轮箱故障诊断精细复合多尺度模糊测度熵天鹰优化器极限学习机AO-ELM分类模型特征提取

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    基于BPNN和MOOGA的高速联轴器多目标优化方法

    王艺琳王维民李维博王珈乐...
    236-244页
    查看更多>>摘要：针对高转速、复合工况下膜盘联轴器难以保证其强度特性问题,对已有膜盘联轴器强度及动力学特性进行了研究,提出了一种基于反向传播神经网络(BPNN)和多目标优化遗传算法(MOOGA)的高速联轴器多目标优化方法.首先,为了得到优化所需的关键参数,采用了正交实验结合多因素方差分析的方法,选取了联轴器优化参数;然后,基于已选取的关键参数,采用BPNN方法构建了截面应力和弯曲刚度的目标函数,并将其与多项式拟合方法进行了对比,对BPNN方法的精确性进行了验证;最后,采用MOOGA方法对目标函数进行了多目标优化,并将优化前后结果进行了对比分析.研究结果表明:采用BPNN结合MOOGA的方法对联轴器设计参数进行优化,在满足联轴器刚度需求的情况下,可有效降低联轴器膜盘的危险截面应力;优化后,联轴器危险应力减小了18.2%,弯曲刚度降低了5.05%,联轴器角向补偿能力增加了0.1°,从而证明了仿真的有效性.该结果可以为挠性联轴器参数优化设计提供参考.

    膜盘联轴器机械强度动力学特性反向传播神经网络多目标优化遗传算法参数优化

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    基于参数优化VMD-小波阈值的轴承振动信号降噪方法

    闫海鹏郝新宇秦志英
    245-252页
    查看更多>>摘要：为了解决复杂工况下滚动轴承振动信号存在随机噪声的问题,提出了一种基于参数优化变分模态分解(VMD)-小波阈值的滚动轴承降噪方法.首先,利用以包络熵为适应度函数的天鹰算法对变分模态分解算法的模态分解数K和惩罚因子α进行了自适应选择,代入VMD分解中,得到若干本征模态函数(IMFs);然后,根据峭度-相关系数将IMF分量划分为纯净分量和含噪分量,对含噪分量进行了小波阈值降噪处理;最后,对处理后的分量进行了重构,并用重构信号进行了包络谱分析,实现了滚动轴承的信号降噪目的,并利用仿真信号和美国凯斯西储大学公开的轴承数据集对上述降噪方法的有效性进行了验证.研究结果表明:基于参数优化VMD-小波阈值的降噪方法减少了滚动轴承运行状态下的随机噪声,相对小波阈值降噪方法,所得仿真信号信噪比提升53%,均方误差降低13%;在故障特征频率为162 Hz时,所得实验降噪信号包络谱的前6 倍频谱峰值更为明显,且受随机噪声影响较小.该研究方法在滚动轴承等旋转机械信号降噪方面具有一定的参考价值.

    滚动轴承故障诊断变分模态分解本征模态函数小波阈值降噪天鹰算法峭度-相关系数

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    基于AMESim的多液缸合流式压裂泵流量脉动特性研究

    晁宇杨波戚伟李伟...
    253-261页
    查看更多>>摘要：传统的机械式压裂泵存在冲次高、冲程短、曲轴易于失效等问题,为此,提出了一种多液缸合流式液压驱动压裂泵,并对其产生流量脉动的机理进行了研究.首先,详细阐述了多液缸合流式压裂泵的工作原理,基于液压流体力学等理论,建立了多液缸合流式压裂泵的数学模型,并进行了理论分析;其次,采用AMESim仿真软件搭建了多液缸合流式压裂泵工作仿真模型,选择了合理的仿真参数设置,进行了变负载压力下的仿真研究;最后,对液压动力传递链中的活塞-柱塞运动特性、泵腔流量特性、输出流量和压力脉动特性进行了研究,并对仿真结果进行了分析.研究结果表明:在 25 MPa工况下,多液缸合流式压裂泵的输出压力和流量脉动率分别为36.8%和20.61%,冲次只有42 次/min,符合实际工况;多液缸合流式压裂泵输出流量脉动的主要原因是各组液缸的频繁换向、泵送行程和吸入行程的切换,导致活塞-柱塞做减速停止运动和加速启动运动.

    往复泵仿真模型压力脉动特性振动噪声活塞-柱塞运动特性泵腔流量特性输出流量

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    基于预训练GoogleNet模型和迁移学习的齿轮箱故障检测方法

    杨魏华阮爱国黄国勇
    262-270页
    查看更多>>摘要：针对以往齿轮箱故障诊断中特征处理算法繁琐、人为因素影响较大等问题,提出了一种基于预训练GoogleNet模型和迁移学习(TL)的故障诊断方法.首先,利用连续小波变换(CWT)将离散时间序列转变为二维小波尺度图,构建了样本集;然后,对预训练模型进行了结构微调及参数微调使其符合任务需求,利用处理得到的训练样本对微调后的模型进行了微训练,使其达到理想精度,然后保存模型,再将其应用于故障分类任务;最后,为了对上述模型的可行性进行验证,利用昆明理工大学控制与优化重点实验室的平行齿轮箱数据以及东南大学的行星齿轮箱数据对微调模型进行了验证.研究结果表明:相比于传统卷积神经网络(CNN)以及未经预训练的GoogleNet模型,基于预训练GoogleNet模型和迁移学习的故障诊断方法在训练样本较少的情况下,其分类准确率均值仍然高达97.40%,且模型的收敛速度更快,对计算机算力的依赖程度更低.微调模型高层的方法能根据任务分类情况个性化设置模型输出,因此该模型能够适用于不同的场景.

    变速器预训练网络迁移学习连续小波变换尺度图卷积神经网络

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    滑动效应对球轴承滚动体缺陷频率影响的研究

    侯新玉范君马俊杰付献斌...
    271-279页
    查看更多>>摘要：在弹流润滑作用下,球轴承滑动效应引起的滚动体缺陷频率低于理论值,不利于对球轴承进行故障诊断,为此,建立了一种考虑弹流润滑作用下球轴承滑动效应的轴承动力学模型,研究了球轴承滑动效应对滚动体缺陷频率的影响.首先,基于轴承动力学理论和弹流润滑理论,分析了球轴承内各部件间的等效刚度与等效阻尼;然后,根据部件间受力关系,建立了考虑滑动效应的含滚动缺陷故障轴承动力学模型;最后,分析了弹流润滑作用下轴承滚动体与轴承内外圈间的滑动效应,获取了滑动效应对滚动体缺陷频率的影响,并通过试验对模型的正确性进行了验证.研究结果表明:由于球轴承滑动效应的存在,滚动体缺陷频率约为理论值的93.6%;通过增大载荷可抑制滑动效应对滚动体缺陷频率的影响,滚动体缺陷频率约为理论值的 96.3%,但由于滑动效应始终存在,滚动体缺陷频率始终低于理论值.该研究结果为弹流润滑作用下球轴承的打滑抑制与故障诊断提供了参考依据,丰富了轴承故障动力学建模理论.

    深沟球轴承轴承故障诊断球轴承动力学模型弹流润滑理论滑动效应滚动体缺陷频率故障激励

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