Fault diagnosis method for gearboxes based on deep convolutional binary decomposition network

LIN Huibin; XIAN Xianzhao; HE Guolin

doi:10.16578/j.issn.1004.2539.2025.09.015

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Fault diagnosis method for gearboxes based on deep convolutional binary decomposition network

Development·Application | 更新时间：2025-09-20

- Fault diagnosis method for gearboxes based on deep convolutional binary decomposition network
  增强出版
- Journal of Mechanical Transmission Vol. 49, Issue 9, Pages: 119-127(2025)
- 作者机构：
  
  华南理工大学机械与汽车工程学院，广州 510640
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16578/j.issn.1004.2539.2025.09.015
  CLC： TH165.3;TH132.41
- Received：17 April 2024，
  
  Published：15 September 2025
- 稿件说明：
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林慧斌，冼贤钊，何国林. 基于深度卷积二元分解网络的齿轮箱故障诊断方法［J］. 机械传动，2025，49（9）：119-127.

LIN Huibin，XIAN Xianzhao，HE Guolin. Fault diagnosis method for gearboxes based on deep convolutional binary decomposition network［J］. Journal of Mechanical Transmission，2025，49（9）：119-127.
林慧斌，冼贤钊，何国林. 基于深度卷积二元分解网络的齿轮箱故障诊断方法［J］. 机械传动，2025，49（9）：119-127. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2025.09.015.

LIN Huibin，XIAN Xianzhao，HE Guolin. Fault diagnosis method for gearboxes based on deep convolutional binary decomposition network［J］. Journal of Mechanical Transmission，2025，49（9）：119-127. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2025.09.015.

摘要

目的

针对齿轮箱故障诊断中谐波干扰掩盖局部故障特征的问题，提出一种基于深度卷积二元分解网络（Deep Convolutional Binary Decomposition Network

DCBDN）的齿轮箱谐波分离与冲击特征提取方法。

方法

首先，通过改进堆叠自编码网络的特征传递与输出模式，引入对谐波成分的分离约束，在网络特征传递过程中实现谐波分离与冲击故障特征提取；随后，针对所提网络提出一种基于故障机制模型的二元输出网络模型训练方法，利用故障机制模型构造仿真数据集，以效果补偿的方式对模型内的谐波特征提取器和冲击特征提取器进行参数动态链式更新，完成网络训练。

结果

仿真和试验分析结果表明，相较于现有的卷积自编码网络模型和快速谱峭度方法，所提方法能够有效分离出耦合在一起的谐波和故障冲击成分，具有更强的抗干扰性能和局部故障特征提取能力。

Abstract

Objective

To address the issue of harmonic interference affecting local fault feature in gearbox fault diagnosis

a harmonic separation and impact feature extraction method based on a deep convolutional binary decomposition network (DCBDN) was proposed.

Methods

Firstly

by improving the feature transmission and output patterns of the stacked autoencoder network

a separation constraint for harmonic components was introduced to achieve harmonic separation and impact fault feature extraction during the network's feature propagation process. Subsequently

a binary output network training approach grounded in a fault mechanism model was developed for the proposed network. A simulated dataset was constructed based on the fault mechanism model

and the parameters of both harmonic and impact feature extractors within the model were dynamically updated via effect compensation

thereby completing network training.

Results

Simulation and test analyses demonstrate that compared with existing convolutional autoencoder models and fast spectral kurtosis methods

the proposed method effectively separates coupled harmonic and fault impact components

exhibiting superior anti-interference capability and enhanced local fault feature extraction performance.

关键词

Keywords

references

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