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- 多头注意力驱动的航空高速轴承故障诊断方法
- 作者： 王兴 张晗 朱家正 林建波 杜朝辉 来源： 振动与冲击 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 多头注意力 航空轴承 故障诊断 深度学习
- 描述： 航空发动机运行速度高、工况变化大、结构复杂且干扰噪声大，导致微弱故障特征往往存在于多子空间中，目前基于数据驱动的诊断模型尚不足以可靠捕捉不同子空间中丰富的特征信息。针对上述问题，提出一种基于信号特征的多头注意力诊断方法(multi-head attention diagnosis method, MADM),可实现高速非平稳工况下航空轴承故障状态的识别和诊断。该方法首先通过卷积模块和双向GRU模块对原始振动信号进行特征提取；然后引入多头注意力模块，使网络同时注意并融合不同表示子空间的信息以提高故障特征的显著性水平；最后利用全连接模块和Softmax分类器对提取的特征进行高速轴承故障诊断。试验结果表明，提出的MADM该诊断方法可实现转速为12 000 r/min以上、剥落面积最小为0.5 mm~2的航空轴承高精度可靠诊断，且优于目前主流的深度诊断方法。
- 基于时变噪声结构的自适应加权稀疏模型及航空轴承故障诊断
- 作者： 张晗 田毅 杜朝辉 来源： 机械工程学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 时变高斯噪声 自适应加权矩阵 航空轴承 故障诊断 稀疏表示
- 描述： 航空发动机的非平稳运行工况、时变气流环境等导致传感器采集到的振动噪声信号具有时变特性，同时，主轴轴承高转速运行工况导致其故障波形混叠变异，难以有效识别诊断。针对该问题，揭示了航空轴承噪声信号方差的时变特性，提出了基于时变噪声结构的自适应加权稀疏诊断模型。首先针对混叠变异故障波形难以构造匹配的稀疏表示字典的问题，构造了与特征周期先验匹配的分割算子，分析了故障特征矩阵的低秩先验，建立了混叠变异特征的自适应奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)字典；然后，揭示了航空轴承噪声方差的时变特性，构造了与噪声时变结构和特征奇异值分布模式相匹配的自适应权重矩阵；进而，构建了自适应加权稀疏诊断模型(Adaptive weighted sparse diagnosis model,AWSM)，开发了AWSM的优化求解算法。仿真分析表明，提出算法可有效实现航空轴承时变噪声的滤除，从而可靠提取轴承微弱的故障特征。最后，航空轴承实验验证了该算法可以实现运行转速高达25 000 r/min、剥落面积为1.0 mm~2的航空轴承故障诊断。