准确预测刀具磨损是一个具有挑战性的问题。如何结合各种信号的优势,融合传感器信号特征来提高预测精度,是一个关键问题。为解决上述问题,提出基于时间卷积长短时记忆网络(TCN-LSTM)的多域特征融合刀具磨损预测方法。收集来自不同传感器的信号,在时域、频域上对不同传感器信号分别进行特征提取,时频域上利用变分模态分解算法将原始信号分解并计算每个分量的能量来构成多域特征向量。使用皮尔逊相关系数法对多域特征进行优化,经优化后构成的多域特征矩阵作为模型的输入,通过TCN-LSTM模型有效地学习了所获得的多域特征矩阵与实时刀具磨损之间的复杂关系。最后,在干式铣削条件下进行3组刀具磨损实验对所提出的方法进行了验证。实验结果表明:所提出的方法比对比模型的预测准确率更高,泛化能力更好。

针对列车齿轮箱故障频率难以提取的情况,提出了一种基于EMD和奇异值差分谱理论的故障诊断方法。通过EMD分解齿轮原始振动加速度信号,得到若干个本征模函数;从频谱图中提取某个含有故障特征信息的本征模函数,对该分量构造hankel矩阵并对其进行奇异值分解,差分谱消噪,信号重构和希尔伯特包络解调,从而确定故障频率,准确实现列车齿轮箱的故障诊断。通过实验证明了该方法的可行性和有效性,为列车运行状态监控、故障诊断和运行安全自动防护提供理论和实践参考。