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摘要
转动副的配合间隙直接影响着其配合精度，考虑到含间隙的转动副运行时会由于碰撞产生能量损耗，提出一种融合词频特征的转动副热成像间隙监测方法。为了有效获取异常热量分布，提出基于欧式-通道分离的含间隙转动副特征热图像提取方法。通过构建视觉词袋模型提取特征热图像的词频矩阵，基于多层感知机提取词频矩阵的词频特征。采用嵌入注意力机制的卷积神经网络对含间隙转动副的特征热成像提取特征。将词频特征融入热图像特征，提出基于特征融合的转动副间隙监测方法，克服采用单一热图像特征进行间隙监测准确率不高的问题。最后搭建转动副间隙故障模拟实验台，验证了融合特征的转动副间隙监测方法的有效性。
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单位机电工程学院; 温州大学
