最优模态双谱互信息编码的螺旋锥齿轮故障诊断

噪声与振动控制 ›› 2026, Vol. 46 ›› Issue (2): 102-107.

最优模态双谱互信息编码的螺旋锥齿轮故障诊断

田政1，孙灿飞1，王景霖2，沈勇3

( 1. 上海工程技术大学航空运输学院，上海201620；
2. 南京航空航天大学民航学院，南京210016；
3. 上海航空测控技术研究所故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室，上海201601 )

收稿日期:2024-09-09 修回日期:2024-12-03 出版日期:2026-04-18 发布日期:2026-04-17

Fault Diagnosis of Spiral Bevel Gear Based on Optimal Modal Bi-spectrum Mutual Information Encoder

Received:2024-09-09 Revised:2024-12-03 Online:2026-04-18 Published:2026-04-17

摘要/Abstract

摘要： 针对非线性非平稳且强背景噪声与干扰振动信号下的螺旋锥齿轮故障诊断难点，提出一种基于最优模态双谱互信息编码器(Optimal Mode Bi-Spectrum Mutual Information Autoencoder，OBMIA)的螺旋锥齿轮故障诊断方法。首先，采用经验变分模态提取(Empirical Variational Mode Extraction，EVME)结合振动机理模型从复杂信号成分中提取对故障敏感的最优模态信号，然后将其转换为具有高阶统计量和相位信息且抗噪性强的双谱等高线图，最后利用基于无监督对抗学习的互信息编码网络从图谱中提取故障信息，从而实现螺旋锥齿轮的故障诊断。在直升机振动特性实验平台通过注入的4 种故障模式对方法进行有效性验证，设置模块替换对比实验且在不同工况条件下与常用的信号处理技术和神经网络进行对比分析。结果显示OBMIA在诊断准确率达到98.49 %以上，并且展现出优于对比方法的稳定性，更能准确识别螺旋锥齿轮的故障模式。

关键词: 故障诊断, 螺旋锥齿轮, 变分模态提取, 双谱, 互信息编码器

田政, 孙灿飞, 王景霖, 沈勇. 最优模态双谱互信息编码的螺旋锥齿轮故障诊断[J]. 噪声与振动控制, 2026, 46(2): 102-107.

[1]	张超, 李晨昕, 周天赐, 靳瑞卿, 何玉灵. 基于振动灰度图的DCGAN结合ResNet50 的发电机故障诊断[J]. 噪声与振动控制, 2026, 46(2): 95-101.
[2]	张吉鑫, 马萍, 张宏立, 王妮妮, 王聪, 李新凯. 基于GC-KAN网络的声信号滚动轴承故障诊断[J]. 噪声与振动控制, 2026, 46(2): 115-120.
[3]	朱洪滨, 赵琰杰, 张斌, 蒲发杰, 张林华, 宋永兴. 风力机叶片声信号故障特征提取方法研究[J]. 噪声与振动控制, 2026, 46(2): 129-135.
[4]	张远亮, 倪天极, 张立民. 一种增强特征单调性的轴承剩余寿命预测方法[J]. 噪声与振动控制, 2026, 46(2): 142-148.
[5]	赵方祥, 戚晓利, 杨文好, 崔德海, 王志文. 基于DenseNet-MGAM与IWSO-XGBoost网络模型的行星齿轮箱故障诊断方法#br#[J]. 噪声与振动控制, 2026, 46(2): 149-155.
[6]	朱贺, 邢雪, 林麟, 陈波, 郭俊华, 夏兆旺. 耦合临界面-应力场强的缺口件多轴振动疲劳寿命预测[J]. 噪声与振动控制, 2026, 46(2): 156-161.
[7]	郭亚静. 机械传动中滚动轴承的故障诊断研究[J]. 噪声与振动控制, 2026, 46(2): 162-166.
[8]	甄冬, 桂慧震, 肖东泽, 冯国金, 景鸿翔, 谷丰收. 基于两轴TVF-EMD残差信号行星齿轮箱故障诊断方法[J]. 噪声与振动控制, 2025, 45(6): 132-138.
[9]	崔吉强, , 高军伟, , 吴文凯, . 基于SENet-MultiHead-BiTCN的轴承故障诊断方法[J]. 噪声与振动控制, 2025, 45(6): 190-195.
[10]	顾宇轩, 张金哲, 于佳鑫, 管宇, 林可欣, 黄研清. 基于动态贝叶斯网络对飞机机翼结构健康监测[J]. 噪声与振动控制, 2025, 45(6): 203-208.
[11]	万懿茹, 廖爱华, 胡定玉, 师蔚. 基于时间-角度循环平稳的轴箱轴承轨旁声学诊断[J]. 噪声与振动控制, 2025, 45(6): 214-219.
[12]	李耀华, 张鑫杰. 改进图注意力网络变工况滚动轴承故障诊断方法[J]. 噪声与振动控制, 2025, 45(5): 110-116.
[13]	余恒, 殷红, 彭珍瑞. 基于变分模态提取的动力响应重构方法研究[J]. 噪声与振动控制, 2024, 44(3): 43-49.
[14]	李志伟, 曹乐. 基于SVM-DS证据理论融合决策的故障诊断方法[J]. 噪声与振动控制, 2023, 43(5): 148-153.
[15]	吴科伟, 封远鹏, 王超, 王广斌, 何水龙, 蒋占四, . 基于MPA-VMD的滚动轴承故障诊断方法[J]. 噪声与振动控制, 2023, 43(2): 112-119.