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基于稀疏注意力机制的齿轮早期磨损故障诊断研究

Research on Gear Early Wear Fault Diagnosis Based on the Sparse Attention Mechanism

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在齿轮故障诊断领域中,对齿轮早期磨损故障实现有效诊断具有重要意义.然而,早期磨损故障特征弱,诊断难度大.针对该问题,提出了一种基于稀疏注意力机制的齿轮早期磨损故障诊断模型,采用一种新的稀疏注意力机制结合卷积神经网络,改进传统分段序列注意力机制,实现了具体故障频率定位.应用齿轮箱故障模拟实验数据进行测试验证,相比其他诊断方法,所提方法能够在同等样本条件与计算代价下,实现更为准确全面的诊断,降低分析成本,获得敏感故障特征频率,为齿轮维护提供数据支撑.

高云端、田野、朱永波、李贺、张进杰

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中国航空工业集团公司 北京长城航空测控技术研究所, 北京 100176

北京化工大学 高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室, 北京 100029

齿轮磨损 故障诊断 卷积神经网络 注意力机制

航空科学基金重庆市技术创新与应用发展专项面上项目

ASFC-201834S9002cstc2020jscxmsxm0411

2023

10.16578/j.issn.1004.2539.2023.03.015

机械传动
郑州机械研究所 中国机械通用零部件工业会齿轮分会 中国机械工程学会

机械传动

CSTPCD北大核心
影响因子：0.534
ISSN：1004-2539
年,卷(期)：2023.47(3)
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