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摘要
装甲车辆汇流行星排出现裂纹时，箱体表面振动信号干扰较多，常见的故障诊断方法存在偏差。为此，提出一种利用一维深度残差收缩网络的汇流行星排齿轮裂纹故障诊断模型；其特点是将注意力机制与软阈值化结合，增强有用信息，抑制冗余信息，并将其引入到残差神经网络中，显著提高模型特征提取的能力；为验证该模型的可行性，采集了行星轮四种不同程度裂纹的振动信号作为样本用于故障诊断。结果表明，针对汇流行星排齿轮箱振动信号该方法可以在更短的时间取得更高的准确率，相较其他方法，可以取得更好的分类结果。
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单位中国人民解放军装甲兵工程学院
