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1. 频域特征提取联合双流CNN的轴承故障诊断方法

田野, 陈姚节, 张莉, 陈黎

噪声与振动控制 2024, 44 (4): 167-173.

摘要（11）

PDF（pc）（2159KB）（12）

针对传统方法提取到的轴承各类故障特征混杂，部分类别故障不易区分的问题，设计一种双流卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)的故障诊断模型。首先将振动信号转换到频域，为减少低频微弱信号的干扰，过滤频域信号，设定滤波器通带和阻带衰减值以保证信号不失真，进而确定频率带宽，在该带宽值下求得信号振幅占比最大值的范围，同时以正常信号振幅平均值作为高频信号的阈值确定频率最高值。用上述参数分别作为滤波器的参数，过滤信号得到频谱信号和构建时频图像。将提取频谱信号和时频图作为模型两个通道的输入，在卷积层和池化层后加入特征融合层，通过加权融合的方式将两个通道的特征融合，使得各类故障特征区分度显著提高。实地搭建故障平台采集数据验证，实验结果表明，该方法能提取到每类故障独有的特征，轴承故障识别准确率达到98.95 %。

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2. 动力吸振器对有轨电车弹性车轮的减振降噪影响分析

赵延垒 1, 周信 1, 张莉 2，韩健 1, 肖新标1

噪声与振动控制 2018, 38 (3): 60-65. DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2018.03.011

摘要（517）

PDF（pc）（1757KB）（813）

为了评价有轨电车弹性车轮动力吸振器的减振降噪效果，通过实验室测试方法对动力吸振器进行振动噪声测试，并结合理论和仿真来分析其降噪特性。首先，在半消声室分别测试弹性车轮在有无动力吸振器情况下的振动声辐射，测试结果表明：动力吸振器对弹性车轮轴向振动有明显的抑制作用。径向激励下，动力吸振器的降噪量为0.6 dB(A)，轴向激励下，动力吸振器的降噪量为2.6 dB(A)。进而，基于动力吸振原理探究动力吸振器的降噪性能，并结合测试图纸建立动力吸振器有限元模型，分析表明：动力吸振器在车轮固有频率2 066 Hz、2 245 Hz和3 837 Hz处降噪效果较好，原因是降噪频率差值在2 %以内，调谐频率和理论最优频率相吻合。动力吸振器在车轮固有频率899 Hz处降噪效果较差，其降噪频率差值为6.26 %，由于调谐减振频率偏离最优同调条件，导致降噪性能的恶化。