机床与液压

作者：王铜宇，袁晟友，李开泰，米承权，林洁如，杨同光

单位：东北大学机械工程与自动化学院；东北大学机械工程与自动化学院；东北大学机械工程与自动化学院；东北大学机械工程与自动化学院；临沂大学机械与车辆工程学院；东北大学机械工程与自动化学院

关键词：故障诊断;空间特征提取;时间特征提取;航空管路卡箍

针对航空液压管路卡箍振动信号受强噪声干扰，导致航空卡箍故障难以精准识别的问题，提出一种空时模型的航空卡箍故障诊断新方法。建立空间特征提取模型，对航空卡箍的故障特征进行局部融合。在空间模型中引入GRU模块，提取航空卡箍故障信号中的全局特征。结果表明：设计的空时故障诊断模型可实现航空卡箍故障的精准识别。与目前所用的深度卷积神经网络模型、门控循环单元神经网络模型、循环神经网络模型、支持向量机和误差反向传播神经网络模型等5种先进的故障诊断方法进行对比分析，所提方法对航空卡箍故障识别具有优越性。

来源：2024年第7期

《机床与液压》期刊编辑部

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