基于稀疏注意力机制的齿轮早期磨损故障诊断研究
高云端1
田野1
朱永波1
李贺2
张进杰2
1.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 1001762.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
摘要：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.
关键词：齿轮磨损故障诊断卷积神经网络注意力机制
资助基金：航空科学基金(ASFC-201834S9002)重庆市技术创新与应用发展专项面上项目(cstc2020jscx-msxm0411)
论文发表日期：2023-03-15
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 105-112 )
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