基于可视图谱特征融合的行星齿轮箱故障诊断

来源：电子测量技术杂志2024年第24期北京时间：

作者：荆新岚，黄民，马超

单位：1.北京信息科技大学机电工程学院 北京 100192; 2.北京信息科技大学现代测控教育部重点实验室 北京 100192

摘要：针对行星齿轮箱振动信号频率信息复杂、时变性强、调制特征明显的问题，提出了基于可视图谱特征融合的行星齿轮箱故障诊断方法。首先将行星齿轮箱信号进行Welch变换得到功率谱，采取可视图算法构建图谱，计算图谱节点的中心性指标并融合成特征矩阵，最后使用改进的CNN-Inception模型分类得到齿轮箱故障诊断结果。实验结果表明，该方法可以准确识别行星齿轮箱故障，在两种工况的实验数据集上准确率可以达到98.57%，模型具有泛化性。相较于其他方法，该方法能够实现高效、准确的故障诊断。

关键词：可视图;特征融合;行星齿轮箱;故障诊断

基金资助：国家自然科学基金(62303065)项目资助