基于加权子域自适应对抗网络的齿轮箱变工况故障诊断

• Published in: 机械强度 Vol. 47; no. 3; pp. 96 - 103
• Main Authors: 张慧云, 左芳君, 余熹, 杨婷
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 成都工业学院 智能制造学院,成都 610031%四川大学 机械工程学院,成都 610065 2025
• Subjects: Fault diagnosis; 故障诊断; 域自适应; Domain adaptation; Data fusion; 齿轮箱; 数据融合; Gearbox; 不同工况; Variable operating condition

TH165+.3%TP18; 实际工程中齿轮箱受复杂多变的运行环境影响,导致单一振动信号难以准确有效地表征齿轮箱在不同工况下的故障信息.为此,提出了一种基于加权子域自适应对抗网络的齿轮箱变工况故障诊断方法.首先,采用多源异构信号融合策略,将振动信号时频图、电流信号格拉姆矩阵和红外热力图转换为多通道数据集,从不同视角描述齿轮箱运行状态;其次,构建嵌入高效通道注意力机制(Efficient Channel Attention,ECA)的自校正卷积神经网络(Self-calibrated Convolutions Network,SCNet)作为特征提取器,动态调整多源异构信号间相互作用和依赖关系,...