数值模型驱动的传动系统故障个性化诊断原理

作者：向家伟^*

来源：机械工程学报, 2021, 57(15): 116-128.

• 机械传动系统
• 故障
• 个性化诊断
• 人工智能诊断模型
• 分类

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。

• 单位
  机电工程学院; 温州大学