多源图结构挖掘的RV减速器故障诊断方法

作者：王梦迪; 刘畅^*; 贺飞飞; 柳小勤; 王之海

来源：机械科学与技术, 2023, 1-8.

DOI：10.13433/j.cnki.1003-8728.20230311

• RV减速器
• 图结构挖掘
• 多源图结构特征集
• 图卷积神经网络

RV减速器作为应用广泛的高效率、高精度传动装置，对其进行智能诊断对于保障设备运行至关重要。但因其结构复杂、工况时变，使得对其故障诊断存在很大挑战。因此，本文提出一种基于多源图结构挖掘的RV减速器故障诊断方法。首先挖掘三轴数据特征非线性关联，构造多源图结构特征集；然后基于图分类任务构造节点嵌入的双卷积图神经网络，提升时变工况下故障诊断的准确率；最后采用自制试验台进行方法验证。结果表明，所提方法能够从三轴传感器数据中有效挖掘图特征，在诊断性能与准确率方面具有很大提升。

• 单位
  昆明理工大学; 机电工程学院