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关键词： 故障诊断   滚动轴承   迁移学习   对比对齐   子域自适应  

摘要： 针对变工况下轴承故障数据分布差异大，故障诊断模型实际识别精度较低问题，提出了一种基于对比对齐的子域适应滚动轴承跨域故障诊断方法。为突出故障特征，对轴承振动信号进行短时傅里叶变换转化为时频图，输入特征提取模块，得到故障特征，并通过领域自适应方法将从源域学到的知识迁移到目标域，实现跨域识别。然而目前大多数研究侧重于域间对齐，类内对比，忽略了子域间的影响。针对此问题，本文提出一种联合子域对比对齐方法，将来自相同子域样本拉近的同时分开不同子域样本，对齐源域与目标域中同类别样本所属子域分布，从而提高模型在目标域上泛化能力。在模型架构上使用Resnet34作为特征提取网络，在网络输出端使用最大均值差异，对齐源域与目标域的全局分布。基于西储大学轴承故障数据集进行实验验证，与经典域适应方法进行对比，实验结果表明了本文方法更好的特征迁移能力。

关键词： 滚动轴承   早期微弱故障   特征模态分解   遗传算法  

摘要： 针对特征模态分解（FMD）的轴承早期微弱故障诊断效果易受滤波器长度L、频段分割数K、模态分解个数n影响的问题，提出用遗传算法优化FMD预设参数，并以峭度、包络熵和修正的自适应包络谱特征能率比为综合目标函数的诊断方法。该方法利用遗传算法比较不同预设参数下经FMD分解各分量信号的综合目标函数值，并选取其中最大值对应的L,K,n作为FMD的预设参数，通过FMD处理后信号的包络谱特征判定轴承的故障类型。经西储大学和辛辛那提大学的公开故障轴承数据以及转向架轴箱轴承数据验证，该方法具有较好的抗噪声能力和有效的早期微弱故障诊断能力。

关键词： 无刷直流电机、匝间短路、多路漏磁信号阵列   故障诊断   反向传播神经网络  

摘要： 定子绕组匝间短路是无刷直流电机定子绕组的常见故障，其状态评估具有重要意义。故障发展的各时期，绕组短路的区域与匝数随之改变，使得电磁空间分布特性差异显著，依据固定布局的单一信号难以实现故障的精准定位与评估。本文通过解析匝间短路下等效电磁模型和电磁空间分布规律，提出了一种基于多路漏磁信号阵列的匝间短路故障诊断方法。首先建立电机绕组电磁等效模型解析漏磁信号与绕组状态的关联关系，其次利用多物理场模型明确漏磁传感器阵列最优空间布局，最后依据多路漏磁信号阵列建立反向传播神经网络模型实现故障智能诊断。仿真模型与试验平台的结果表明：该方法能有效识别匝间短路的区域与匝数，且反向传播神经网络模型的诊断精确性高。由于方法仅采集电机外部漏磁信号，作为非侵入测试技术易于落地应用，具有极大应用前景。

摘要： 8月29日,全球汽车零部件供应商采埃孚富士康底盘模块有限公司宣布:预计到2029年,年销售额将实现翻番,从当前40亿欧元增至80亿欧元.在全球汽车市场呈现下滑态势的大背景下,公司呈现出截然不同的发展态势,不但获得了顶级汽车制造商在中国工厂的强劲订单,更是赢得长期的新车型业务.

摘要： 9月5日,武汉理工大学、上汽通用五菱、保隆科技、千顾科技四方共建的智能线控底盘实验室在武汉理工大学正式揭牌.武汉理工大学校党委书记信思金、副书记夏江敬、副书记孟芳兵,中国工程院院士张联盟,上汽通用五菱总经理吕俊成、技术中心总经理刘昌业,保隆科技副总裁尹术飞、技术中心兼IDS业务单元总经理王斌,千顾科技董事长陈晶杰等领导嘉宾出席活动.

关键词： 氧化铝陶瓷   超声钻削   表面形貌   刀具磨损  

摘要： 为了解决氧化铝陶瓷加工难的问题，采用纵扭超声振动辅助钻削方法对其进行实验研究。将普通的钻削机床进行改装，增添超声振动机构，在机床上改变主轴转速和超声振幅，对氧化铝陶瓷材料进行加工。通过分析不同参数条件下陶瓷工件形貌和刀具磨损程度，同时结合有限元仿真，证实纵扭超声振动辅助钻削的可行性和优势。结果表明：与普通钻削相比，纵扭超声振动辅助钻削下的氧化铝陶瓷材料具有更好的表面形貌，加工的孔有更低的表面粗糙度；随着振幅的增大，刀具的磨损程度也得到明显降低，但并不是振幅越大越好，当振幅过大时，刀具磨损程度又在加剧；纵扭超声振动辅助钻削不适合在高主轴转速下进行，在转速过高时工件极易破裂，很难完成加工。总之，在工艺参数选择得当的情况下，纵扭超声振动辅助钻削可以实现对氧化铝陶瓷的优质加工。

关键词： 故障诊断   高噪声   轻量化   线性注意力   特征多样性  

摘要： 针对基于Transformer滚动轴承故障诊断算法计算复杂度随输入时间窗口呈二次增长，导致模型推理实时性能下降的问题，提出一种基于改进线性注意力Transformer轻量化故障诊断模型。提出改进线性注意力使用交换点积计算次序策略，降低二次计算复杂度；提出改进的线性注意力特征恢复模块，通过特征偏置映射函数代替Softmax全局映射，缓解使用全局接受域的计算开销，该偏置函数具有高效的特征聚焦机制，通过强化相似特征间的联系并削弱不相似特征间的耦合，展现出显著的抗噪声干扰特性；使用特征多样性恢复模块，近似获得原始自注意力全局激活后的性能，恢复对长期依赖关系的建模能力。在来自西安交通大学和渥太华大学的三个机械故障数据集上进行实验，相比CLFormer、ConvFormer-NSE、MCSwin-T、MobileNet、MobileNet-V2、ResNet18、MK-ResCNN 这 7 种典型模型，结果表明，所提模型在准确率和实时性方面优于对比方法，同时在高噪声环境下有良好的鲁棒性。可视化特征偏置函数模块的权重信息，建立所提方法与预测结果的可解释关系。通过消融实验验证了所提模块（特征偏置函数，特征多样性恢复模块）的有效性。

关键词： 农用机器人   底盘控制系统   CANopen通讯协议   伺服电机驱动通信   运动控制算法  

摘要： 农用机器人可以执行农业种植、收割、施肥、喷洒农药、除草和土壤分析等生产活动,能够显著提高农业生产的效率。农用机器人的底盘可以保证在不平坦的地形和复杂的障碍物中自由移动,其稳定性、灵活性和可靠性直接影响机器人的导航能力和任务执行效率。为了进一步促进农用机器人的智能化和高效化,基于CANopen通讯协议与伺服电机驱动通信,设计了一套完整、高效的运动控制算法,保证农业机器人底盘可以在田间灵活、高效地移动,实现了多种运动方式,并保证底盘能在复杂的施工环境中灵活移动。田间测试表明:在不同的农田环境中,底盘能够灵活地适应地形和避开障碍物,实现了多种运动方式的转换,并高效地完成农业生产任务。

关键词： 泵机组   故障诊断   图形差分场   注意力机制   残差结构  

摘要： 为解决当前泵机组在实际工况下故障频率高且诊断困难的问题，提出了一种基于图形差分场（MDF）与改进SqueezeNet相结合的泵机组故障诊断方法。首先，将原始振动信号经过降噪，并利用图形差分场将该一维数据转换为二维特征图像。然后，以SqueezeNet网络为框架，提出高效多尺度注意力残差模块对其进行优化，在保留其轻量化的优势下提升其特征提取的能力，以实现泵机组故障诊断的高效性和准确性。最后，将特征图像输入改进的SqueezeNet网络进行训练与测试，得到故障分类结果。通过泵机组实验数据验证，所提方法能够准确识别各类故障，相较于其他方法有更高的准确率。

摘要： 2024年8月19日,中国(北京)国际工程机械、建材机械及矿山机械展览会(以下简称BICES 2025)新闻发布会在北京召开.中国工程机械工业协会(以下简称协会)会长苏子孟,协会名誉会长兼特别顾问祁俊,中国国际贸易促进委员会机械行业分会会长周卫东,协会秘书长兼北京天施华工国际会展有限公司董事长吴培国,协会副会长、双碳工作委员会会长、双碳标委会执行主任委员李建友,中工工程机械成套有限公司总经理、协会中小企业服务工作委员会秘书长李劲,中国液压气动密封件工业协会副理事长刘伟林,以及参展企业、用户和媒体代表等出席了发布会.