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重庆理工大学学报
2023,
Vol.
37
Issue
(13) :
101-109.
DOI:
10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.07.011
不平衡转子系统弯扭耦合复杂故障智能诊断
Intelligent diagnosis of complex bending and torsional coupling faults of unbalanced rotor systems
李舜酩
陆建涛
沈涛
李香莲
重庆理工大学学报
2023,
Vol.
37
Issue
(13) :
101-109.
DOI:
10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.07.011
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万方数据
不平衡转子系统弯扭耦合复杂故障智能诊断
Intelligent diagnosis of complex bending and torsional coupling faults of unbalanced rotor systems
李舜酩
1
陆建涛
2
沈涛
3
李香莲
2
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作者信息
1.
南京航空航天大学能源与动力学院,南京 210016;南通理工学院汽车工程学院,江苏南通 226002
2.
南京航空航天大学能源与动力学院,南京 210016
3.
上海华为技术有限公司智能汽车部,上海 201206
折叠
摘要
弯曲振动与扭转振动耦合在旋转机械实际运行中往往不可避免.考虑不平衡转子不同复杂工况的弯扭耦合情况,利用深度学习技术的优势,构建了基于一维卷积神经网络的诊断模型,提出了一种用于处理不平衡转子发生弯曲,扭转以及弯扭耦合振动情况的智能故障诊断方法.分析了数据输入类型和L2 正则化对诊断的影响,优化了诊断模型以提高诊断精度,并进行了试验验证.研究结果表明,该方法可以实现不同转速下,发生弯扭耦合振动时单种或多种复合故障的智能诊断,获得比其他方法更好的诊断效果.
关键词
转子系统
/
弯扭耦合振动
/
深度学习
/
L2正则化
Key words
rotor system
/
bending and torsional coupled vibration
/
deep learning
/
L2 regularization
引用本文
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基金项目
国家自然科学基金(51975262)
出版年
2023
重庆理工大学学报
重庆理工大学
重庆理工大学学报
CSTPCD
北大核心
影响因子:
0.567
ISSN:
1674-8425
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参考文献量
6
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Key words
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