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作者：王梦迪;刘畅;贺飞飞;柳小勤;王之海;
单位：昆明理工大学机电工程学院;云南省先进装备智能制造技术重点实验室;
摘要：RV减速器作为应用广泛的高效率、高精度传动装置，对其进行智能诊断对于保障设备运行至关重要。但因其结构复杂、工况时变，使得对其故障诊断存在很大挑战。因此，本文提出一种基于多源图结构挖掘的RV减速器故障诊断方法。首先挖掘三轴数据特征非线性关联，构造多源图结构特征集；然后基于图分类任务构造节点嵌入的双卷积图神经网络，提升时变工况下故障诊断的准确率；最后采用自制试验台进行方法验证。结果表明，所提方法能够从三轴传感器数据中有效挖掘图特征，在诊断性能与准确率方面具有很大提升。
关键词：RV减速器;;图结构挖掘;;多源图结构特征集;;图卷积神经网络
基金资助：云南省重大科技专项计划(202202AC080003)
