在齿轮故障诊断领域中,对齿轮早期磨损故障实现有效诊断具有重要意义。然而,早期磨损故障特征弱,诊断难度大。针对该问题,提出了一种基于稀疏注意力机制的齿轮早期磨损故障诊断模型,采用一种新的稀疏注意力机制结合卷积神经网络,改进传统分段序列注意力机制,实现了具体故障频率定位。应用齿轮箱故障模拟实验数据进行测试验证,相比其他诊断方法,所提方法能够在同等样本条件与计算代价下,实现更为准确全面的诊断,降低分析成本,获得敏感故障特征频率,为齿轮维护提供数据支撑。

为研究叶片流道内旋涡的产生与运动,测量了某一叶片的流场,考察了其流场的对称性、周期性和其他特性,校验了实验设备和测试手段的精确性,特别对旋涡运动的机理及旋涡与能量损失间的关系进行了探讨,并显示了产生、发展的具体过程.本文对此作了介绍.