摘要：针对当前Transformer网络模型运算效率偏低,且难以用于复杂工况条件下高速列车轴箱轴承故障诊断的问题,提出了一种基于时频多域融合与轻量化结构的尺度感知调制Swin Transformer(SMST)模型的轴箱轴承故障诊断方法。首先,采用格拉姆角场法、双谱法与Chirplet变换法,将轴承振动信号转化为时域、频域与时频域内的二维图像,基于多域特征融合思想集成为新的特征图像;然后,设计了一种新的轻量化结构SMST模块,在其内部实现了卷积运算与Transformer自注意力运算的进一步融合;最后,在层次化模型框架中引入特征金字塔模块(FPB),弥补不同层输出特征的不一致性,实现了上下文信息的特征深度融合及复杂工况条件下轴箱轴承故障诊断。实验结果表明:相比格拉姆角场法、双谱法、Chirplet变换法、短时傅里叶变换法、连续小波变换法等单一领域图像生成方法,时频多域融合方法生成的图像特征信息表征能力更好;所提网络模型在1010、760、505 r/min这3种转速变工况任务中的轴箱轴承故障识别准确率分别为99.88%、99.92%与99.96%;对比ResNets、GoogleNet、ViT、Swin Transformer和SMT这5种模型,所提方法的故障识别准确率更高,模型轻量化程度更好。所提方法可为实际工况中列车轴箱轴承故障诊断提供参考。

摘要：高温超导钉扎磁悬浮列车的悬浮架系统自由振动特性会影响乘客的安全性和舒适性,对其研究十分重要。通过实验装置采集高温超导块组合和永磁轨道间的悬浮数据,得到悬浮力的经验公式,基于经验公式建立悬浮架系统垂向振动的动力学模型;利用多尺度法推导并验证悬浮架系统的悬浮间隙响应的近似解;基于悬浮间隙近似解得到了最大超调量和最大加速度的表达式,研究单位质量阻尼和单位质量刚度对最大超调量和最大加速度的影响,基于磁悬浮标准中的衰减性和舒适性两个动力学指标提出了一种确定系统参数可行域的方法。研究表明单位质量阻尼应小于19.6 s^(-1),单位质量刚度应小于139 s^(-2),且系统参数的可行域近似为扇形。本文的研究结果为悬浮架系统的参数设计提供了理论支撑。

摘要：轴承、齿轮等旋转部件常在复杂工况下运行,环境噪声干扰大,导致故障特征微弱而难以准确诊断。基于此,该研究提出一种新的多尺度特征融合残差块(multi-scale feature fusion residual block,MSFFRB)设计方法,基于此构建了一维残差神经网络用于旋转机械故障诊断。该模型能够将不同尺度的网络卷积层级联在一起提取多尺度特征信息,在残差块内部实现了多尺度特征信息的有效融合,兼顾了残差网络跨层恒等映射与多尺度特征提取的优势,克服了传统卷积操作只能提取单一尺度特征信息的缺点。所构建的残差神经网络可以直接输入样本数据,不需要进行任何数据预处理,而且模型结构具有较高的灵活性,易于扩展。试验分析表明,所提网络可有效用于旋转机械的故障诊断,相比传统CNNs、ResNets、1D-LeNets、1D-AlexNets、MC-CNNs等5种当前常用网络,具有更好的抗噪性能,故障分类准确率更高,这为旋转机械故障诊断提供了一种新的途径。