摘要： 齿轮传动系统是航空发动机动力传输的关键部件，其工作可靠性直接关乎航空发动机的性能和结构完整性。航空发动机齿轮传动系统具有线速度高、载荷大、结构轻薄、系统激振因素复杂等特点，因某种因素的不合理控制均会不可避免地引起航空发动机齿轮系统的振动和噪声等问题，最终引起齿轮传动系统稳定性不足和结构失效等问题。据统计，80%以上的航空发动机故障由传动系统问题导致。一旦出现问题，会降低稳定性，进而引起结构失效。

关键词： 减速器   传动系统   时变啮合刚度   动力学建模   动态特性  

摘要： 行星齿轮传动属于复合齿轮传动领域,是一种过约束传动,常用于重要设备的核心环节,在传动过程中容易出现不均载、折断和裂纹等外部问题以及刚度激励、误差影响、啮合冲击等内部问题。现有文献对行星齿轮传动系统的研究大多都集中在研究系统故障诊断方法和均载特性等方面,关于传动系统本身动态特性的研究较少。因此,本课题以NGW型行星齿轮减速器中单级渐开线直齿圆柱齿轮行星传动系统为研究对象,采用模拟和理论相结合的方式,分别建立行星齿轮传动系统动力学仿真模型和平移-扭转动力学模型,分析了系统在不同驱动值和负载条件下啮合力的变化规律,并对在转速、偏心误差、齿廓偏差和齿侧间隙影响下的传动系统振动响应展开研究,得到了各影响因素下系统动态特性的变化情况。主要研究内容和主要结果如下:(1)采用有限元分析方法,分别对太阳轮和行星轮、行星轮和内齿圈啮合齿轮对单齿啮合时的啮合刚度进行仿真求解,对单齿啮合刚度进行叠加,求出多齿啮合时的啮合刚度,整理得到系统的综合啮合刚度;对行星齿轮传动系统进行了模态分析,得到该系统低阶固有频率和振型的变化情况,验证了模型和所求结果的有效性。(2)简化对传动系统动态特性影响较小的因素,建立渐开线直齿圆柱行星齿轮传动系统平移-扭转动力学模型,根据模型中的几何关系,推导得到系统动力学方程,为后续求解和研究齿轮系统动态特性奠定基础。(3)基于Hertz接触理论,建立NGW型行星齿轮减速器的虚拟样机,对传动系统中部分构件的速度和啮合齿轮接触力情况分别进行分析,得到传动系统中各物理量在时域和频域上的变化趋势,发现齿轮啮合力变化范围和周期随系统转速的变化而改变。(4)在MATLAB中建立系统动力学方程,调用ODE45函数对方程进行求解,基于分岔和混沌理论分析行星齿轮传动系统动态特性,得到特定条件下的时域图、相图、Poincaré截面图和快速傅里叶变换(FFT)频谱图。发现当改变太阳轮转速时,系统在中低速运转条件下基本保持周期运动状态,高速运转时运动状态开始发生变化;当改变相同转速下偏心误差、齿廓偏差或齿侧间隙值的大小时,系统表现出丰富的振动响应特征,为研究各误差因素下系统动态特性的变化趋势提供数据支撑。

关键词： 齿轮故障智能诊断   共振稀疏分解   二代小波   深度强化学习  

摘要： 煤炭是我国主体能源特色产业,在社会经济发展中处于核心地位,对于矿用设备的要求也随着社会的发展逐渐提高。随着设备的组成结构越来越复杂并且故障产生的风险也逐渐变多,对于设备的安全性问题以及维修保障方面的问题也被重视起来。在矿用设备中,采煤机的重要性不言而喻,在采煤机被投入使用之前,设计质量与制造质量必须符合标准,同时还要保证其全寿命周期内的品质达标,也就是保证采煤机达到良好的可用性水平。由于在制造水平、材料和费用这几个方面都有一定的限制,因此矿用设备的可靠性不能被无限制地提高,所以设备想要达到良好的可用性标准就不得不提升对设备的维修水准,这样其维护困难、维护费用高涨等问题也随之解决。在采煤机摇臂中,齿轮是极易出现故障的关键部件之一,对齿轮的故障特征进行研究可以准确了解摇臂系统目前的状态等,这具有特别重要的理论和现实意义。 为了提高对采煤机摇臂齿轮箱的故障智能诊断的效率及准确率,以采煤机摇臂齿轮箱高速区直齿圆柱齿轮为例,研究了高速区直齿轮的故障智能诊断方法。首先分析了齿轮作为齿轮箱中最容易受损的零部件,其裂纹故障更容易发生,接着对高速区直齿轮进行了静力学分析得到齿轮基本参数,针对齿轮故障信号的振动特性,分析了齿轮轮齿的啮合刚度情况及不同裂纹深度及不同裂纹扩展角度对刚度的影响。同时建立齿轮动力学模型,根据仿真分析说明齿轮在正常情况下与故障情况下的早期故障特性,接着提出一种基于融合共振稀疏分解的二代小波特征提取方法,解决了采煤机工作环境恶劣情况下齿轮特征提取不明显的问题,先通过稀疏分解的方法将原始信号分解成高,低共振分量以及残差分量,再对包含着故障特征的低共振信号进行故障特征提取,对提取后的信号利用二代小波再次进行过滤提取,从而得到信号的特征频率,并结合仿真实验说明其可行性。 对振动信号特征提取分析之后,提出利用深度学习融合强化学习的齿轮故障诊断方法。对比原有卷积神经网络的识别效率,该方法在原有的卷积神经网络模型基础上,加入强化学习算法提高特征提取效率,得到深度强化学习故障诊断模型,通过对模型进行网络训练,从而提升故障诊断的准确率,最后搭建模拟实验平台采集故障数据进行实验,进而验证了本文齿轮故障智能诊断方法的可行性。 该论文有图78幅,表26个,参考文献104篇。

关键词： 非圆齿轮马达   结构设计   运动学分析   输出特性分析   优化设计  

摘要： 非圆齿轮液压马达是一种新型的低速大扭矩马达,其具备单位排量大、运转平稳、抗油污能力强、容积效率高等特点。由于设计和加工难度大,导致该类马达在实际应用上受到制约。本课题以3-4阶非圆齿轮液压马达作为研究对象,针对轮系的本体结构设计、轮系的运动规律分析、马达的输出特性分析和马达的优化设计四个部分展开研究。首先,非圆齿轮液压马达的核心零部件为一组变中心距NGW轮系,通过分析非圆行星轮系的几何关系,给定满足轮齿均布条件的太阳轮节曲线,推导出了内齿圈节曲线需要满足的条件和内齿圈节曲线方程。根据刀具与齿坯间的纯滚运动关系和空间位置,建立坐标变换矩阵,通过包络法得到非圆齿轮液压马达核心零部件的三维实体模型。其次,通过对行星轮在运转过程中的运动规律分析,判别马达在运转过程中是否存在刚性冲击,对比了轴转型和壳转型马达行星轮的速度、加速度变化情况。结合配流盘的设计理论,得出马达各腔存在液压力矩时所对应的太阳轮转角范围。再次,在对轮系运动规律和配流规律分析的基础上,以角排量的脉动率作为衡量马达运转过程中的平稳性的物理量,分析对比了同参数水平下高阶椭圆和帕斯卡蜗线两种类型马达的运转平稳性。基于缝隙流动理论,推导了马达容积效率的计算式。考虑到液压液作用于太阳轮上的力,推导了更精确的马达输出扭矩公式。通过对非圆齿轮副重合度的分析,校验了马达是否存在困油现象。最后,基于三次设计理论对马达整个设计过程进行优化,以马达的平均排量为目标函数,马达的体积、行星轮半径、非圆齿轮副的重合度为约束条件,对节曲线施加误差扰动,通过对SN比的统计分析,得出各参数水平对误差扰动的贡献率,确定符合设计要求的最优的参数组合。本文通过对马达本体结构设计、输出特性分析和设计过程优化的分析,为该类马达的工程普及提供了理论依据。

关键词： 重载齿轮   渗碳淬火   多物理场耦合   相变参数   性能预测  

摘要： 渗碳淬火作为重载齿轮的关键热处理工艺,能够有效保障齿轮的表面强度、抗疲劳性能和服役寿命,被广泛应用于矿山机械、列车、风电、航空航天等领域。随着制造业的迅速发展,对于重载齿轮可靠性的要求越来越高,传统的“试错”式工艺评价手段已经难以满足需求。随着智能制造的兴起,数值模拟与热处理技术的结合可实现对热处理工艺关键参数如温度、相变和应力等变化的“可视化”,极大提高了热处理工艺过程的优化效率,同时实现对渗碳层性能的有效预测。因此,本文针对18Cr2Ni4W低碳合金钢重载齿轮的渗碳淬火过程,利用COMSOL Multiphysics软件进行了多物理场耦合建模与分析。通过实验测量和软件计算建立了渗碳后不同碳含量的18Cr2Ni4W合金的热学、力学和相变动力学的材料参数数据库。通过化学分析法和热电偶测温等方法,验证了渗碳淬火模拟模型对碳浓度和温度预测的准确性。通过光学显微分析(OM)、X射线衍射(XRD)、扫描电子显微分析(SEM)和电子背散射衍射(EBSD)、显微硬度测试等分析测试手段对冷却相变模型及硬度预测模型进行了验证。最后,根据模拟预测的结果,讨论了齿轮在渗碳淬火过程中的应力演变规律和渗碳淬火后的畸变状态。主要结论如下:(1)分析了模拟渗碳过程中涉及的关键参数:碳浓度,提出了合金元素影响因子对模型进行优化。使用机械剥层法和化学分析法对渗碳层的碳浓度进行了实验测量;对比了不同形式的扩散系数计算模型对18Cr2Ni4W渗碳模拟的准确度,发现对于合金元素含量较高的钢材,合金元素对碳扩散系数的影响不可忽略。为了提高渗碳模拟的准确性,本文基于Tibbett的扩散系数计算模型添加了Cr和Ni元素的影响因子。经实验的验证,添加了合金元素影响因子的计算模型对碳含量的预测结果更准确。(2)基于实测的热力学参数与相变数据,修正并优化了淬火物理场建模的关键参数,实现18Cr2Ni4W渗碳淬火相变模型的准确预测。实验测定18Cr2Ni4W合金钢的加热膨胀曲线,获取了不同碳含量下的奥氏体化参数;使用Leblond相变模型对贝氏体相变进行了模拟,通过新的校准方法获取了18Cr2Ni4W合金钢不同碳含量下的Leblond模型相变参数。通过对渗碳后的18Cr2Ni4W钢的马氏体转变动力学(K-M公式)参数的实验分析,结果表明K-M相变参数α数值大小受合金成分的影响,其数值会随着碳含量的增加不断减小;不同的淬火温度也会对α数值产生影响。因此,在使用K-M公式对合金钢的渗碳淬火的马氏体相变模拟时,模型必须充分考虑成分变化和淬火温度对参数的影响。(3)建立了齿轮渗碳淬火(渗碳-温度-相变-应力应变场)多物理场耦合的有限元计算模型,实现18Cr2Ni4W渗碳淬火后显微硬度的预测与应力分布与演变过程的监测。基于实验分析与测试,对碳浓度、温度和相变演变的预测准确度进行了验证。在硬度预测方面,基于Maynier提出的混合相硬度计算规则,总结了18Cr2Ni4W在不同淬火温度下碳含量与残余奥氏体硬度的关系式,并提出了渗碳淬火后的硬度计算公式;将公式嵌入COMSOL中预测了齿轮渗碳淬火后的硬度分布情况。在应力和应变分析方面,根据模拟结果分析了齿轮淬火过程的应力演变和淬火后的畸变。模拟结果发现齿轮在渗碳淬火后,最大残余压应力并未出现在最表面,这主要与马氏体的转变的顺序和转变量有关;齿轮渗碳淬火后整体畸变趋势呈墩粗状,齿顶圆直径最大涨大了约0.64mm。本文通过数值模拟和实验分析相结合的研究方法,分析和阐述了18Cr2Ni4W合金钢渗碳淬火模拟过程中的主要理论和关键参数,为该合金体系的热处理有限元模拟提供了借鉴;基于优化后的关键参数所建立的18Cr2Ni4W齿轮渗碳淬火有限元仿真与预测模型,可以为18Cr2Ni4W合金钢渗碳淬火提供过程参数与性能演变的对应关系,并对工艺调整提供有益的依据与参考。该论文有图69幅,表10个,参考文献157篇

关键词： 风电机组   故障诊断   Jensen-Renyi散度   寿命预测   性能退化  

摘要： 随着风电机组运行年限的增加，越来越多较早投产的机组即将面临退役的现状，齿轮箱作为风电机组传动链的关键部件之一，长期处于变工况、非平稳运行状态，故障率较高。为了指导运维和最大限度的延长机组寿命，需要对其故障情况与剩余寿命进行及时准确的把握。本文以风电机组齿轮箱为研究对象，分别从齿轮箱的故障诊断、性能退化、寿命预测三个方面展开研究。主要研究内容如下：　　针对强噪声环境下风电机组齿轮箱发生故障时特征信息微弱、特征提取效果不佳的问题。利用样本熵与峭度指标构建综合目标函数，突出故障信号的周期性与冲击性特征，然后利用遗传算法对目标函数求解，从而确定变分模态分解（VariationalModeDecomposition，VMD）算法的最优参数组合，通过对分解所得分量进行选取重构，进行包络分析得出故障诊断结果。最后通过仿真、实例验证，表明该方法可以有效地从强噪声干扰信号中提取故障特征。　　针对目前风电机组齿轮箱性能发生退化时特征难以识别，致使故障进一步恶化的问题。本文首先提取不同工况下齿轮箱故障振动信号的多域特征，以弥补单一特征无法准确刻画齿轮箱性能退化趋势的缺点，然后利用高斯混合模型（GaissianMixtureModel，GMM）能对非线性多模态无标签数据建模的特点，得到样本后验概率，通过Jensen-Renyi散度（Jensen-RenyiDivergence，JRD）对后验概率的概率分布进行差异性评估，作为性能退化特征。最后利用tanh函数进行归一化得到表征性能退化的量化指标置信值（ConfidenceValue，CV）。通过工程实际数据验证，本文所建立的性能退化指标能够捕捉齿轮箱故障程度演变过程，可为后期维护决策的制定提供参考价值。　　为了进一步提升风电机组齿轮箱轴承寿命预测结果准确性，本文首先对上节中JRD性能退化指标进行改进，经归一化得到量化指标CV2。其次通过设定检查时刻，将初始退化时刻至当前检查时刻量化指标进行相空间重构作为相关向量机（RelevanceVectorMachine，RVM）的输入，以提取相关向量。然后利用所建立的轴承双指数退化模型拟合相关向量并根据实际退化曲线计算拟合误差，同时利用差分整合移动平均自回归模型（AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel，ARIMA）对拟合误差进行预测，并将预测值作为误差修正项补充到双指数预测模型中，以改进预测结果，最后计算轴承剩余寿命。通过实验数据验证，本文所提方法预测方法较准确，为风电机组齿轮箱轴承的寿命预测提供了有效的方法参考。

关键词： 齿轮箱   故障诊断   特征提取   支持向量机   随机森林   参数优化  

摘要： 船用齿轮箱是船舶动力系统的主要构成部件,具有许多优势特征,主要体现为可靠性高、具有较强的传动效率、结构十分紧凑以及应用寿命比较长等,即使在空间有限的条件下,所产生的力矩输出也非常高,因此被广泛应用到船舶行业,发挥出了巨大的应用价值。在船舶设计中,齿轮箱作为不可缺少的重要驱动设备,具有较大的运行强度,而且是在恶劣的环境下作业,极易产生较高的故障率。因此,是否具有良好的可靠性与稳定性,将会对整体的动力系统至整船的性能及安全产生直接影响。在本次研究中,主要对齿轮箱的齿轮故障展开了深入研究,结合当前存在的故障诊断技术,提出了一种基于袋外数据(OOB)与麻雀算法(SSA)优化支持向量机(SVM)方法的齿轮箱故障诊断方法,主要开展了下列研究工作:首先,由于在采集振动信号时,并不能直接采集到齿轮的振动的信号,一般将加速度传感器一般安置于齿轮箱体,因此原始信号会受到传递路径和环境噪声的影响。因此提出采用最小熵解卷积(MED)方法来消除传递路径和环境噪声对原始信号的影响。其次,在多维度提取振动信号的特征信息,包括时域特征、频域特征和时频域特征,对于提取到的高维度特征数据集进行基于随机森林袋外估计方法的数据降维精简,且并不影响后续故障诊断精度。在对齿轮发生故障时的具体故障类型进行判断时,构建了基于参数优化的支持向量机方法的分类器模型,并通过不同的参数优化方法确定最佳的支持向量机参数(包括惩罚参数c和核参数g),并从三种算法中比较出麻雀优化算法的优化性能为最佳。200个测试样本中,只有10测试样本的故障类型预测错误,故障模式识别的准确率达到了95%。最后,从工程实际的角度出发,采用MATLAB编程的方式,设计了船用齿轮箱故障诊断软件系统,为在实际中对齿轮箱内部齿轮进行故障分析和诊断提供了一种有效的思路。

关键词： 油泵驱动齿轮   过盈配合   齿廓倾斜偏差   螺旋线倾斜偏差  

摘要： 随着人民生活水平的提高,汽车逐渐走进千家万户,人们对汽车产品提出了更多的要求,尤其是对汽车综合性能的关注度越来越高。汽车的NVH(Noise、Vibration、Harshness),是指在某特定工况下用户对汽车的主观感觉,如抖动和轰鸣噪声,是衡量汽车制造质量的综合性能指标。变速器作为汽车的重要组成部件,时常产生啸叫噪声等问题,直接影响汽车的NVH性能。 本文以某款双离合自动变速器(DCT)为例,针对其在实际应用中发生的噪声问题,将该双离合自动变速器使用的油泵驱动齿轮作为研究对象,研究齿轮与轴过盈装配后的径向位移变化情况,分析并确定了径向位移对齿廓倾斜偏差和螺旋线倾斜偏差的影响,进而提出一种齿面修形方案,反向补偿齿廓倾斜偏差和螺旋线倾斜偏差。最终解决变速箱的噪声问题,提升该款汽车的NVH性能。 首先,对双离合器的油泵驱动齿轮与轴过盈装配后的径向位移进行研究。本文运用有限元分析方法对齿轮的径向位移其进行了研究,分析计算出齿轮不同位置的径向位移,发现油泵驱动齿轮在不同轴向位置的径向位移量不同,变形呈现出不均匀的特性;并分析了过盈量和摩擦系数对齿轮和轴过盈配合情况的影响规律。 其次,研究了油泵驱动齿轮齿廓倾斜偏差和螺旋线倾斜偏差与径向位移的关系。在提取了有限元分析中不同过盈量下齿根圆处的径向位移曲线的基础上,计算出不同径向位移下齿廓倾斜偏差和螺旋线倾斜偏差的变化量,通过齿轮修形来进行补偿,并计算了补偿量。 最后,对修形前后和装配前后齿轮的齿廓倾斜偏差和螺旋线倾斜偏差进行了实际的检测。验证了齿廓倾斜偏差和螺旋线倾斜偏差变化量理论计算的正确性。最后将补偿修形后的齿轮应用于不同型号变速器上,噪声检测分贝数显著低于补偿修形前的齿轮,并且EOL检测噪声值低于130db,满足厂家对于产品的内控要求。 通过对该款油泵驱动齿轮和轴过盈装配的分析,提出了有效的齿轮补偿修形方案。应用补偿修形后齿轮的双离合自动变速器,噪声显著降低,发生异常噪声概率从1.2%降低到0。目前该款齿轮已应用于3款双离合自动变速器,搭载了国内十余款乘用车,累计销量已逾100万辆。

关键词： 淬火   数值模拟   热流固耦合   螺旋锥齿轮  

摘要： 螺旋锥齿轮因为承载能力高和传动平稳而广泛应用于机械设备,其中淬火是螺旋锥齿轮制造过程中必不可少的环节,螺旋锥齿轮淬火工艺的设计多采用“试错法”,其周期长、成本高,因此具有周期短、成本低优势的数值模拟技术成为当代淬火工艺设计的重要手段。淬火冷却过程数值模拟研究中,换热系数是重要输入参数,受限于其复杂影响因素,测定结果不具有普适性,将显著增加数值模拟过程的复杂度与误差。本文通过扩展淬火冷却过程数值模拟求解域,引入液体淬火介质和工件耦合换热,代替换热系数在淬火冷却过程数值模拟中的作用,提出了一种新的淬火冷却过程数值模拟方法。将该方法运用于螺旋锥齿轮淬火数值模拟,有效避免了实验获取换热系数的过程,更好的解决螺旋锥齿轮因为形状尺寸原因而导致不同部位换热系数存在差异的情况,论文方法为确定螺旋锥齿轮的淬火工艺参数提供指导。本文的主要研究结果如下:(1)淬火冷却过程热流固耦合数值模拟方法研究。淬火介质流体域和淬火工件固体域之间物理场特性的差异,导致了二者的离散原理和数值分析方法的不同,其中流体域是采用有限体积法,固体域是采用有限元法,针对淬火冷却过程中的流固耦合交互作用,采用壁面函数和高斯积分插值的方法,代替换热系数在模拟中的作用,利用有限元-有限体积耦合求解出淬火冷却过程流场-温度场-组织场-应力场的演变规律,为淬火冷却过程模拟提供新方案。(2)淬火冷却过程热流固耦合数值模拟与实验研究。为减少误差来源,控制流体状态和工件形状的影响,以45钢圆柱体为实验对象进行水淬实验,结果表明,热流固耦合模拟预测结果和实测结果整体吻合较好,其中显微组织成分一致,硬度对比最大相对误差为3.6%,冷却曲线的最大相对误差为9%,残余应力的相对误差为5.1%,验证了淬火冷却过程热流固耦合模拟的准确性。(3)淬火介质流动参数对淬火冷却过程的影响研究。设计淬火槽结构来改变淬火介质流动状态,并利用淬火冷却过程热流固耦合模拟研究淬火介质流动参数的改变对淬火效果的影响,结果表明,通过改变摆放方式可改善工件温度分布情况,2m/s入口流速时,最后冷却位置距离几何中心由2.79mm减小为0.6mm;通过选择合理水温可以减少开裂风险并保证工件硬度,在论文研究工况下,淬火水温的最优值是50℃,可以为淬火工艺参数制定提供参考。(4)螺旋锥齿轮淬火冷却过程热流固耦合数值模拟研究。对比不同模拟方法和实验的淬火冷却曲线,结果表明,热流固耦合模拟和传统模拟冷却曲线与实验测量值之间最大相对误差分别为9.2%和7.4%,且热流固耦合模拟更加准确的描述温度在螺旋锥齿轮上的分布情况,验证了热流固耦合模拟的准确性和便利性;通过选择合理的入口速度可以减小残余应力并保证工件硬度,在论文研究工况下,入口流速最优值是2m/s,为螺旋锥齿轮淬火冷却过程模拟提供新方向和新方法。

关键词： 风机齿轮箱   数据生成   故障诊断   生成对抗网络   多通道加权卷积神经网络  

摘要： 能源不仅是一个国家的国民经济支撑,更是一个民族发展壮大的重要依柱。为了缓解能源短缺问题,近几年,我国风力发电产业发展迅猛,发电容量大幅增加。风机的齿轮箱是风电机组的主要构成部分,其工作条件十分复杂,极容易出现事故,确保其高效、稳定的运转是风电机组的技术难点。因此,在风力发电机的变速箱中进行故障检测是非常有意义的,本文针对风电机组齿轮箱在故障数据稀少的情况下完成故障诊断问题展开了研究。本文首先对生成对抗网和卷积神经网络算法模型的理论基础进行分析概括,并引出了自己所建立的算法模型。通过对相关算法模型进行理论概述,并对其所衍生的算法模型进行分析引出本文自己所要使用的算法模型对于数据的生成使用深度卷积生成对抗网络算法,再通过构建多通道加权卷积神经网络算法进行故障诊断。然后利用改进的深度卷积生成对抗网络模型对风机齿轮箱故障数据进行数据的生成研究。在所构建的模型中判别器网络层采用卷积神经网络的形式,生成器的网络层将上采样层和卷积层结合代替了转置卷积的操作,生成器的输入除了随机采样的噪声另外增加了真实数据的输入作为附加条件进行数据的生成研究。在所构建的模型中,网络层主要采用卷积神经网络的形式,利用卷积神经网络对于图像特征强大的提取能力特点将对一维振动数据的生成研究转换成对图像数据的生成研究,达到了扩充数据集的目的。最后通过所构建的多通道加权卷积神经网络模型实现对风机齿轮箱故障诊断的研究。使用EMD的方法对数据进行分解然后筛选出峭度值最大的前三个作为多通道的输入。通过构建多通道加权卷积神经网络层对各个通道的输入图像进行动态特征的提取进然后加权融合这样能够全面的提取故障特征增加识别的准确率,并与SVM、BPN、DBN和SDAE等深度学习算法在故障诊断准确率方面进行对比分析,验证了本文所使用方法的有效性,提高了故障诊断的准确率。