作者
张 江
文章摘要
离心机轴承作为核心传动部件，长期工作在变载荷、变转速、强噪声等复杂工况下，其故障演变呈现非线性耦合特性，极易导致设备停机，严重影响生产效率和安全性。因此，本文通过分析离心机轴承的失效形式与演化规律，探索复杂工况对其演变规律的影响机理，进而提出信号预处理-特征融合-深层迁移辨识的完整解决方案，融合多源数据和深度学习模型，进而实现复杂工况下轴承故障的精确辨识，为我国装备运行和故障防控提供理论支撑和技术借鉴。
文章关键词
道复杂工况；离心机轴承；故障演化规律；识别
参考文献
[1] 马新娜,张策,李豪,等.复杂工况下的轴承故障诊断方法综述[J].软件导刊,2025,24(9):9-18.
[2] 欧阳承达,齐铁臣,李善吉,等.实际工况下基于元学习算法的轴承故障诊断[J].轴承,2025(7):104-109.
[3] 唐安林,陈鑫,郭瑜,等.变转速工况下瞬时角速度精确估计及其在轴承故障检测中应用[J].振动与冲击,2025,44(22):255-263+314.
[4] 康津,马萍,张宏立,等.基于联邦域泛化的未知工况下滚动轴承故障诊断框架[J].振动与冲击,2025,44(21):316-326.
[5] 何新荣,邵峰,郭嘉,等.变工况下基于IPNCC-MCSKNet的滚动轴承故障声纹识别方法[J].现代制造工程,2025(5):135-143.
Full Text:
DOI
