机械工程学报

作者：王玉静, 李祎然, 康守强, 刘连胜, 李玉庆, 孙宇林

单位：1. 哈尔滨理工大学模式识别与信息感知黑龙江省重点实验室 哈尔滨 150080;2. 哈尔滨工业大学电子与信息工程学院 哈尔滨 150001;3. 哈尔滨工业大学航天学院 哈尔滨 150001

关键词：谐波减速器,不同工况,数字孪生,动力学模型,故障诊断；

基金：国家重点研发计划(2021YFA1003501)、国家自然科学基金(52375533、52075117)、山东省自然科学基金(ZR2023ME057)、黑龙江省重点研发计划项目(2022ZX01A20)、黑龙江省自然科学基金(PL2024F018)和哈尔滨市制造业科技创新人才(2023CXRCCG017)资助项目

谐波减速器作为工业机器人的重要组件，运行环境复杂多变，一旦发生故障造成巨大损失。考虑到实际谐波减速器振动数据采集难度大，故障样本量少且数据标签缺失，不同工况下数据分布存在差异问题，提出一种基于数字孪生的不同工况下谐波减速器故障诊断方法。首先，基于动力学建模方法构建谐波减速器故障数字孪生模型，获取孪生数据；其次，提出基于循环生成对抗网络的数字孪生虚实映射方法，实现孪生数据与实测数据的虚实映射；然后，引入改进的半软阈值函数构建深度残差收缩网络，抑制噪声干扰并提取特征，同时在无监督场景下对所提特征进行域适应处理，利用MMD减小领域间分布差异，实现不同工况下的故障诊断。最后，搭建谐波减速器故障模拟试验台并进行试验验证，所提方法在所有迁移任务中平均准确率可达99.2%，有效解决无监督场景中不同工况下谐波减速器的故障诊断问题。

来源：2025年第18期

《机械工程学报》期刊编辑部

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