机械工程学报

作者：向家伟

单位：温州大学机电工程学院 温州 325035

关键词：机械传动系统,故障,个性化诊断,人工智能诊断模型,分类；

基金：国家自然科学基金资助项目（U1909217，U1709208）。

如何获得机械传动系统大量反映实际运行状态的故障样本，是制约人工智能诊断模型走向工程应用的瓶颈。基于个体差异的精准诊断需求，提出机械传动系统个性化故障诊断基本原理，通过建立机械传动系统数值模型，进行仿真分析，获得故障样本，解决故障诊断过程中故障特征信息缺乏的短板，从而激活人工智能诊断方法。以轴承、齿轮传动、转子系统等机械传动系统为例，构建完好结构有限元模型，开展模型修正，获得具有一定精度的仿真模型。预定义多类故障并添加至具有一定精度的有限元模型，计算生成故障样本集，作为人工智能诊断模型的训练样本，用于待诊断测试样本分类。任意选取的支持向量机、极限学习机、卷积神经网络等人工智能诊断模型故障分类实验结果表明：所提出机械传动系统故障诊断的个性化诊断原理，具有较强的普适性与可拓展性。

来源：2021年第15期

《机械工程学报》期刊编辑部

查看机械工程学报杂志2021年第15期