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1. 基于自适应窗口与压缩幅值的瞬时转频估计

王贡献, 卢广浩, 胡志辉, 付泽

噪声与振动控制 2024, 44 (1): 134-141.

摘要（53）

PDF（pc）（2302KB）（234）

针对变转速工况下轴承信号的时频分布能量发散、噪声和谐波干扰强导致其转频难以获取的问题，提出一种基于自适应窗口和压缩幅值的瞬时转频估计方法。首先，通过自适应窗口在频率轴方向搜索出脊线窗口避免噪声和谐波的干扰；其次，在脊线窗口内用压缩幅值方法集中发散的脊线能量；然后，用惩罚函数法提取脊线，实现转频的精确估计；最后，根据采用轴承实验台收集的数据验证了所提出方法的有效性和鲁棒性。结果表明，相比于传统方法，采用所提方法估计瞬时转动频率使误差降低约8 %。

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2. 基于多分支卷积神经网络的轴承变工况故障诊断

王贡献, 付泽, 胡志辉, 张淼

噪声与振动控制 2023, 43 (6): 135-141.

摘要（108）

PDF（pc）（2182KB）（126）

针对采用单信号为输入的滚动轴承智能故障诊断方法存在诊断精度低、噪声鲁棒性差和难以适用于变工况等问题，提出一种多分支卷积神经网络(MBCNN)用于轴承故障诊断。该方法基于多尺度均值化对轴承振动信号进行重构，利用MBCNN的多个并行的分支从重构子信号中提取丰富互补的故障特征，采用残差学习和全局平均池化层改善模型的训练性能，建立基于微调的迁移学习策略以实现变工况故障诊断，并进行实验验证和对比分析。结果表明：所提出方法在变噪声实验中识别准确率为97.1 %～100 %，在不同迁移路径上诊断准确率高于98.8 %，证明该方法具有良好的抗噪声能力和跨域故障诊断效果。