摘要:基于振动信号的循环平稳分析方法为齿轮磨损在线监测提供了理论依据，但在冲击、变载等非高斯噪声的实际复杂工况下，该方法对微弱磨损特征的提取能力有限。为突破这一瓶颈，提出了一种基于循环平稳分析的齿轮磨损退化状态监测方法，通过构建齿轮磨损的循环平稳模型，建立了在强非高斯干扰下有效提取微弱磨损特征的完整监测方法框架。首先，采用阶次跟踪方法对振动信号进行角度域重采样，消除转速波动影响；其次，使用离散/随机分离（discrete/random separation，简称DRS）方法去除信号中的确定性成分，保留包含磨损信息的残差信号；最后，通过期望最大化（expectation maximization，简称EM）算法估计残差信号分布的形状参数，据此构建磨损监测指标，并基于该指标变化趋势对齿轮磨损退化演变过程进行跟踪。结果表明，与经典方法相比，所提出方法不仅能有效表征由齿面微观形貌改变引起的微弱非平稳特征，更能稳定跟踪早期微观磨损的演化过程，从而实现对齿轮早期磨损的高效识别和监测，在复杂工况下表现出优异的鲁棒性和可靠性。

摘要:为提高行波型旋转超声电机在工作寿命内的可靠性，满足航空航天等无法进行后期维护的特殊领域对超声电机的需求，设计出一种具有压电陶瓷组件冗余设计的双驱动模式的行波型旋转超声电机（traveling wave rotary ultrasonic motor，简称TRUM），并通过在转子上粘贴1组备用陶瓷片实现结构备份功能。首先，建立经典TRUM的故障树，基于提高电机整体可靠性的思想提出对压电陶瓷组件进行冗余设计的结构方案；其次，通过模态分析和谐响应分析确定满足初步振动特性要求的转子结构；最后，建立超声电机整机非线性动力学模型，并通过样机实验对该双驱动模式电机进行可行性验证，测得样机在常规驱动和备用驱动模式下的最大空转转速和堵转扭矩分别为50 r/min和1.3 N·m、45 r/min和1.1 N·m。实验结果表明，备用模式下的电机输出可以满足大多数应用场景下对电机的输出要求。

摘要:在进行金属振动疲劳寿命分析时，S-N曲线有两种选择，即常规S-N曲线和振动S-N曲线。针对S-N曲线选取上存在分歧的问题，首先，介绍了常规疲劳载荷和振动载荷下铝合金的疲劳失效模式，认为常规疲劳S-N曲线和振动S-N曲线从不同角度反映了材料的疲劳性能，提出了两者之间的关系模型；其次，完成了2A12铝合金悬臂梁常规弯曲疲劳试验和基础振动疲劳试验，获得了常规疲劳和振动疲劳的S-N曲线。试验结果表明，常规S-N曲线和振动S-N曲线均可用于振动疲劳寿命的分析，但分别对应于不同的应力参量，验证了所提出关系模型的合理性。

摘要:为解决结构多位置损伤识别中准确率低、抗噪性弱的问题，提出一种基于注意力机制（attention mechanism，简称AM）和多标签卷积神经网络（convolutional neural network，简称CNN）的结构多位置损伤识别方法。首先，以不同损伤工况之间公共损伤位置的相关性，引入注意力机制针对性地筛选数据，降低噪声对损伤识别准确率的影响，提升损伤识别准确率；其次，开展简支钢桁梁桥模型试验，设置单位置损伤、多位置损伤和混合位置损伤工况；最后，对比所提方法与传统多类别分类方法的损伤识别效果。结果表明：在多类别分类方法中，注意力机制对于损伤识别准确率最大提升2.08%；在融合注意力机制的基础上，相较于多类别分类，多标签分类方法对于两损伤、三损伤以及多位置混合损伤的识别准确率分别提升3.16%、4.58%和12.09%。所提方法具备较好的抗噪性，能有效提升多位置损伤识别的准确率。

摘要:管道在服役过程中因压力、温度及介质腐蚀的影响容易发生管体缺陷，且管道初期缺陷尺寸小，通过超声导波进行直接检测难度较大。为了在小缺陷时期及时发现损伤，防范事故发生，研究了基于传感阵列的导波检测信号增强方法。首先，建立导波的最大幅值圆周分布与管道损伤周向位置间的映射关系，实现缺陷的周向定位检测；其次，通过对不同时期的管道缺陷进行仿真模拟，验证了阵列导波检测信号增强方法的有效性；最后，搭建了基于阵列增强的超声导波管道损伤检测系统，对研究方法进行了实验验证。结果表明：基于阵列增强的导波检测法相对于传统检测法，可以将缺陷的回波幅值提升4倍左右，更易于发现管道损伤，实验定位误差在5°的范围内。

摘要:针对未知激励下的结构损伤识别问题，提出采用概率聚类Jaya算法的多感知损伤识别方法。首先，在传统Jaya算法的基础上引入概率聚类学习机制，得到概率聚类Jaya算法；其次，根据实际测量和有限元模型计算得到的位移、应变和加速度等多感知结构响应建立目标函数，并利用概率聚类Jaya算法求解该优化问题；然后，利用Tikhonov正则化方法识别外荷载，迭代更新结构参数和外荷载使其逐渐收敛到准确值；最后，通过三跨简支梁数值算例和5层钢框架实验，验证方法的有效性。结果表明，采用概率聚类Jaya算法的多感知损伤识别方法能够同时准确识别结构损伤和外荷载，且具有较好的噪声鲁棒性。

摘要:针对基于支持向量机（support vector machines， 简称SVM）的斜拉桥损伤识别中，用于参数优化的群体智能算法存在初始种群随机性高、缺少扰动更新公式等而降低SVM寻优效率的问题，提出一种基于改进猎食者 （improve hunter-prey optimizer， 简称IHPO） 算法优化SVM的斜拉桥损伤识别方法。首先，在普通猎食者算法的基础上，用Circle混沌映射代替原算法随机生成初始种群机制以降低随机性；其次，在算法中加入柯西变异公式，扩大算法的搜索空间，并将收敛因子的迭代方式由线性修改为非线性，增强算法后期的搜索能力；然后，利用改进算法对SVM的核函数和惩罚因子进行寻优，构建IHPO-SVM损伤识别模型；最后，利用斜拉桥基准有限元模型对该损伤识别模型的有效性进行验证，并用该损伤识别模型对实桥进行损伤识别。结果表明：仿真损伤定位识别精度为95.8%，识别时间为0.36 s；桥梁左、右跨中点损伤程度的识别平均误差不超过3%；实桥损伤识别后被证明无损伤；多种噪声强度下的实验证明损伤识别模型具有较好的鲁棒性。

摘要:针对弹载记录仪工作环境恶劣、实测冲击信号频率成分复杂及信噪比低而造成有效信号提取困难等问题，将改进辛几何模态分解（improved Symplectic geometry mode decomposition，简称ISGMD）与变分模态分解（variational modal decomposition，简称VMD）相结合，提出一种弹体冲击信号深度降噪方法。首先，对冲击信号进行初步奇异值分解，并基于修正余弦相似度的约束条件和决定系数的终止条件，将分解分量重构为独立的叠加辛几何分量；其次，基于样本熵-皮尔逊相关系数对叠加辛几何分量进行筛选分类；然后，对筛选后的含噪有效分量进行VMD深度分解，并与其余分量重构以实现弹体冲击信号的深度降噪；最后，基于该方法对实测试验数据进行了深度降噪性能验证。结果表明，相比于其他方法，ISGMD-VMD可使信噪比提高1~1.25倍，结构相似性提高1~1.3倍，为弹体优化设计和侵彻性能研究提供了数据支撑。

摘要:针对单一尺度注意力熵无法获取多尺度信息，进而难以适配复杂、多类别故障机械信号的检测需求问题，基于多尺度注意力熵（multiscale attention entropy，简称MAE）在特征提取方面的优势，将其引入到滚动轴承故障诊断中，提出了一种基于MAE、核主成分分析（kernel principal component analysis， 简称KPCA）与萤火虫优化算法支持向量机（firefly algorithm support vector machine， 简称FA-SVM）的滚动轴承故障诊断方法。首先，计算滚动轴承振动信号的MAE，并以此构建故障特征数据集；其次，利用KPCA对高维故障特征集进行降维，获得低维敏感故障特征集；然后，利用低维敏感特征集对基于FA-SVM的多故障分类器进行训练和测试，实现滚动轴承故障的诊断与识别；最后，通过试验数据分析，将所提故障诊断方法与基于多尺度散布熵（multiscale dispersion entropy， 简称MDE）、多尺度样本熵（multiscale sample entropy， 简称MSE）、多尺度排列熵（multiscale permutation entropy， 简称MPE）和多尺度模糊熵（multiscale fuzzy entropy， 简称MFE）等特征提取的故障诊断方法进行了对比。结果表明，所提方法不仅能够精确识别滚动轴承局部故障位置和故障程度，而且相比于其他方法其故障识别率最高。

摘要:航天复杂结构工作过程中受到冲击载荷的作用，需要建立准确的结构冲击响应预示方法以开展结构的安全评估。针对此问题，提出基于瞬态统计能量分析（transient statistical energy analysis，简称TSEA）理论的航天复杂结构冲击响应预示方法。首先，通过试验建立了复杂结构的TSEA模型，识别得到模型中各子系统的内损耗因子和耦合损耗因子；其次，针对环境试验中的冲击台激励方式，提出一种冲击激励输入功率的计算方法，并通过对TSEA的功率流平衡方程求解以及对各频率下的时历包络进行叠加和转化，获得结构的冲击响应谱；最后，进行了冲击响应分析与冲击试验。结果表明，航天复杂结构关注子系统的实测冲击响应谱与基于TSEA理论的预示结果在中高频率范围内的误差均小于±5 dB，提出的响应预示方法具有良好的冲击响应预示精度。

摘要:为解决不同地震强度下渡槽结构的抗震性能评估问题，对肋拱式渡槽进行了研究。首先，将优化合成的3条适用于渡槽结构非线性动力时程分析的耐震时程加速度曲线作为地震动输入，研究强震作用下渡槽结构动力响应、损伤演化规律和失效模式等性能特征，明确其抗震薄弱部位及局部构件损伤等级，并构建了结构系统易损性曲线；其次，采用位移延性比和曲率延性比对肋拱式渡槽结构的局部构件进行损伤评估；最后，依据二阶界限法所绘制的易损性曲线对渡槽系统进行失效概率评估。研究结果表明：耐震时程为20 s时，肋柱和拱肋分别表现出轻微破坏状态、中等破坏状态和完全破坏状态，肋柱位置越靠近跨中越容易破坏，且拱肋相较于肋柱更容易破坏；肋柱的损伤发展规律大致相同，拱肋出现不同损伤破坏状态的时刻均早于肋柱；渡槽系统轻微破坏、中等破坏的概率均达到99.9%，严重破坏的概率为39.49%~44.33%，完全破坏的概率为11.26%~12.56%，说明肋拱式渡槽的抗震性能良好。

摘要:应用超声检测装配式钢结构防护涂层厚度时，由于涂覆涂层非常薄，会造成回波信号发生混叠，影响厚度检测的准确度。针对此问题，探索了一种基于自适应特征字典和经典字典学习（K singular value decomposition，简称K-SVD）算法的信号时域特征提取方法。首先，利用小波变换对信号奇异值敏感的特性，识别信号的极值并将其作为新的待处理信号；其次，将经过小波变换提取出的特征信号变换为Hankel矩阵形式，并通过周期分割与随机提取的方式构造初始化特征字典；然后，通过改进K-SVD算法获得优化后的特征字典；最后，通过优化后的特征字典重构时域信号。仿真和实验结果表明，与传统的小波变换和基于Gabor字典的匹配追踪（matching pursuit，简称MP）算法相比，该方法分离混叠信号、提取信号时域特征信息的能力更准确，更有利于检测防护涂层的厚度。

摘要:定位指向机构通常需要同时满足精度高、速度快以及稳定性高等要求，而传统的定位指向机构无法同时实现高运动分辨力和高运动速度，且难以降低质量。针对此问题，研制了一种由压电陶瓷驱动的定位指向驱动机构。首先，提出一种新型驱动机构构型，经过结构优化获得了相近的横振与纵振频率，使其具有谐振运动特性；其次，建立了该机构的简化动力学模型，分析了碰撞振动对输出轴运动的影响，发现机构与输出轴碰撞产生的摩擦力在一定时间内的总冲量近似呈线性，表明在高频碰撞的影响下，宏观上机构与输出轴表面之间的摩擦力对输出轴具有稳定的驱动效果。实验结果表明，该机构在10 V电压的驱动下，输出轴最大转速可达30.8 （°）/s，且随着驱动频率的增加，输出轴转速的变化趋势与理论分析一致，验证了该机构驱动能力的有效性与分析方法的合理性。

摘要:针对结构模态测试过程中，由于传感器个数或采集通道限制而需分组测试时，稳定模态信息的有效整合和虚假模态剔除的问题，提出了一种双重密度聚类算法（density-based spatial clustering of applications with noise， 简称DBSCAN）的随机子空间模态参数识别方法。首先，获取并研究了简支梁桥、钢管混凝土、连续梁桥以及连续刚构桥的多组振动时程数据；其次，利用DBSCAN聚类算法的优势，通过一次和二次聚类，整合各组稳定图中的模态数据，剔除虚假模态；最后，确认了模态参数。结果表明，本研究方法在模态参数识别方面与结构理论值或试验模态分析结果高度一致，能够有效综合多测组稳定图信息，剔除虚假模态，获得准确的低阶自振频率和振型等模态参数。

摘要:将被动变阻尼装置与隔震支座组成新隔震系统时，由于上部质量大且隔震层刚度小，高烈度地震下体系存在地震位移响应过大的问题，如无法对超限位移进行控制将造成装置损坏和控制体系失效。针对此问题，在被动变阻尼装置的基础上，结合碟形弹簧具有变刚度、空间需求小以及组合使用灵活的特点，设计了一种无需能源输入和数据反馈、可同时实现变阻尼和变刚度限位功能的新型装置。首先，通过不同加载频率与幅值性能试验，检验了装置的设计可行性和工作性能；其次，将其与隔震支座组成组合隔震新体系，以20层Benchmark结构为例，对其与普通隔震、黏滞阻尼器隔震的控制效果进行了对比分析；最后，研究了装置主要参数（预留距离、限位刚度、阻尼系数）对控制效果的影响。试验结果表明，该装置兼具变阻尼耗能和变刚度限位功能，组合隔震新体系对不同烈度地震波和场地波类均有很好的控制效果。

摘要:为准确获得某水洞洞体回路的动力学特性，根据流固耦合基本原理，研究了静水状态和工作状态下水洞模态分析流程。首先，分析了2种状态下水洞结构的动力学特性；其次，进行了相应的模态试验；最后，对数值仿真结果和试验结果进行了对比分析。结果表明：考虑流固耦合效应的水洞模态分析模型具有较高的预示精度；该分析流程的关键在于准确获得水洞洞体回路流道内壁的压力分布，而误差产生的主要原因在于该模型难以精确模拟实际结构的刚度分布和质量分布。

摘要:针对横向载荷作用下螺栓连接结构结合面接触状态的动态变化引起的非线性刚度及摩擦能耗问题，首先，基于有限元接触理论分析连接结合面接触状态演化机理，并结合Iwan模型结构提出一种连接结构简化模型及其参数辨识方法；其次，研究了预紧力、结合面摩擦因数和激励频率对连接结构响应特征和能耗的影响机制；最后，通过搭建螺栓连接结构激振实验台开展了实验验证。结果表明：预紧力主要通过改变界面滑移触发条件来影响螺栓连接结构滞回特性，而摩擦因数对连接结构黏滞阶段刚度及滑移触发条件均产生影响；增大预紧力及摩擦因数可提高连接结构的等效平均刚度，减小摩擦耗散，并抑制其时域响应及频谱幅值，对其振动频率分量未产生明显影响；实验与理论分析结果趋势具有良好的一致性，验证了本研究模型及理论分析的有效性和正确性。

摘要:以部分覆盖主动约束层阻尼（active constrained layer damping，简称ACLD）梁为研究对象，对其振动主动控制进行研究。首先，将有限元法和黏弹性（golla hughes mctavish，简称GHM）模型相结合，建立了结构的非线性动力学模型，并基于哈密顿原理推导出模型的控制方程；其次，采用物理空间动态缩聚和状态空间复模态解耦法进行结构模型降阶，同时消除控制系统中不可观不可控的自由度，采用线性二次型最优控制（linear quadratic regulator，简称LQR）方法拟定控制参数，设计出有效的控制系统；最后，研究了主动阻尼贴片的位置和覆盖率对结构减振的控制效果及对主动控制的影响。结果表明，不同贴片覆盖率和位置对于振动控制效果有明显区别，主动约束层阻尼贴片位置略靠近固定端和4/7覆盖率的贴片对主动控制的效率提升最显著。

摘要:为了研究脉冲涡流检测技术量化带包覆层管道壁厚并评估管道寿命的效果，首先，针对不同类型探头的涡流场动态特性和接收信号的变化特征，分析比较不同探头在壁厚定量方面的差异，研究提离高度和管径变化对于壁厚定量的影响；其次，为了减小噪声对定量的干扰，探索了实际带噪信号情况下的算法设计；最后，针对不同壁厚管道和不同提离距离，进行了圆柱形探头在径向摆放、横向摆放和纵向摆放3种情况下的仿真和试验研究。结果表明：探头纵向放置方式信号衰减慢，纵向聚焦特性好，且不易受提离高度和管道直径的影响，能够对环向小范围内的整个管道圆周的壁厚进行有效定量，在壁厚定量方面具有更高的灵敏度；横向探头在周向方向上聚焦特性较好，在面积型腐蚀的壁厚定量方面不具有优势；对于壁厚定量时噪声的干扰，基于信号特征计算自适应噪声限的方法可在定量计算中抑制噪声的影响。

摘要:为了解决单孔腹腔镜手术戳卡处器械拥堵的问题，首先，提出了一款磁吸式腹腔镜摄像系统，该系统拥有视野变换及图像变焦功能；其次，设计了两款超声电机作为驱动源，以提高运动精度，并减小体积和质量，避免定位磁场的干扰；最后，利用COMSOL有限元分析软件对电机定子进行了仿真分析，确定了电机定子的工作模态，并模拟了定子的运动。实验样机的机械输出特性表明：旋转超声电机在驱动电压U_p-p=100 V时，最大扭矩为0.51 mN·m，最小分辨率为5.5 mrad；直线超声电机在驱动电压U_p-p=200 V时，最大推力为107.8 mN，最小分辨率为24 μm，满足驱动要求。该磁吸式腹腔镜具有结构简单、响应快、精度高等优点。

摘要:为探究2D液压泵工作振动噪声过大的原因，以0.032cc款2D液压泵为研究对象，基于理论建模与声振测试实验对其振动特性进行分析。首先，考虑在高速转动过程中由转子不平衡引起的陀螺效应，依据多自由度系统振动理论建立了包括柱塞轴及滚轮组件转动与轴向往复运动的2D液压泵自由振动模型，求解了包含平动、转动及摆动的多自由度振动频率；其次，基于不同转速下的声压信号频谱瀑布图频率分布特征，分低、中高、高三频段对2D液压泵的振动特性进行分析。通过揭示激振力形成机理，判断低频段谐波与柱塞轴轴向振动、流量脉动和压力冲击的关系。根据2D液压泵的模态特征及摆动频率特征可知，柱塞轴转动及电机机身振动为中高频段峰值分布密集原因，柱塞轴及滚轮组件的绕轴摆动导致了高频段峰值V形分布。研究结果可为2D液压泵减振降噪提供一定的理论参考。

摘要:为提升柔性后缘变形能力并减轻结构重量，提出了一种基于零泊松比蜂窝的中空式柔性后缘结构，其上下翼面采用一维变形零泊松比余弦蜂窝结构作为外部柔性蒙皮的支撑。首先，通过ANSYS Workbench软件对柔性后缘结构进行了仿真分析，探讨了关键结构参数对结构弯曲性能的影响，给出了结构参数选择的建议；其次，设计并加工了柔性后缘工程样机；最后，对柔性蜂窝段的弯曲性能开展了测试。结果表明：蜂窝壁厚增加至2.5倍时，结构弯曲刚度提升约9倍，应力峰值提升约2倍；蜂窝单元数量、蜂窝法向高度和中心弦线高度对结构弯曲刚度和应力峰值也有显著影响；柔性后缘结构末端在低于20 N拉力作用下可实现预设的±110 mm大偏转位移。

摘要:为了研究钢轨磨耗演变规律中的钢轨型面参数，结合集中修打磨作业的钢轨廓形采集和长期跟踪观测，探讨小半径曲线地段磨耗钢轨型面的描述方法。首先，基于钢轨型面曲线曲率关系，选取关键离散点作为型值点；其次，通过累加弦长参数化法反求控制点权因子及控制点坐标，分析钢轨型面不同磨耗区域的控制点权因子与通过总重之间的关系；最后，利用最小二乘法进行多项式回归拟合，建立以总重为自变量、特征参数为因变量的磨耗钢轨型面参数化描述模型，并以曲线上股钢轨为研究对象进行分析。结果表明，不同磨耗阶段实测型面与参数化描述型面之间的法向绝对误差不超过0.03 mm，两类型面在轮轨静动态接触方面具有良好的一致性，验证了本研究方法的有效性和适用性，实现了定量描述磨耗钢轨型面的几何特征，为丰富打磨廓形设计成果、推动钢轨磨耗演变规律研究提供了参考依据和实践指导。

摘要:为研究钢/复材防撞构件的抗冲击性能，采用波纹钢与复材形成的试件开展冲击试验。试验设置2种结构形式和2个冲击速度，分析了试件的冲击变形损伤过程，获得了冲击力时程和位移时程曲线，并建立了数值仿真分析模型。结果表明：在冲击荷载作用下，前钢板内部出现25 cm×20 cm方形凹坑，背钢板出现不同程度的鼓包；冲击力时程曲线分为加载、相持和卸载3个阶段，随着冲击速度增加，无波纹钢试件冲击力峰值的增幅为65.5%，大于有波纹钢试件的37.7%，但冲击力持时较短；设置波纹钢提升了试件的刚度，增大了冲击力峰值，同时也增大了背钢板的变形程度，延长了变形发展及恢复的总时长，使得试件产生更大的变形以吸收增加的冲击能。模拟的冲击力峰值及时程曲线与试验值吻合较好，说明建立的数值分析模型可以很好地预测抗冲击性能。

摘要:在常规等厚度轧制时，通常只注重自动厚度控制（automatic gauge control， 简称AGC）油缸的压下速度，其结构尺寸采用经验法设计，随着平面形状控制（plan view pattern control， 简称PVPC）的工艺创新，对AGC油缸的回退速度提出了很高要求，而传统设计思路难以满足，严重影响生产效率。针对此问题，提出了提升AGC油缸回退速度的方法。首先，基于伺服阀流量方程、油缸力平衡方程和稳态流量关系，建立了四通阀控缸的稳态速度模型，确定了活塞杆直径对油缸稳态速度的影响规律；其次，提出了一种AGC油缸活塞杆尺寸的优化设计方法；最后，对3 500 mm热轧机进行了模拟应用。分析结果表明，在2 000 kN~45 000 kN轧制力范围内，所设计的AGC油缸的回退速度提升了13.22%~44.11%，对于在中、小负载条件下对油缸压下速度和回退速度都有较高要求的平面形状控制场合具有广阔的应用前景。

摘要:针对列车传动齿轮箱在数据缺乏情况下的早期故障识别问题，以国内轨道列车齿轮箱实体为研究对象，通过构建多体动力学模型和含柔性箱体的刚柔耦合模型进行仿真分析。首先，采用ANSYS软件对箱体进行模态分析；其次，分析不同测点位置及不同程度故障下齿轮箱的振动信号特性。实验结果显示：箱体振动响应与理论预期相符，仿真误差小于0.3%，验证了模型的准确性；齿轮故障会增强振动响应并呈现特定特征，这些特性有助于从振动信号中提取故障信息，能有效识别出齿轮箱故障的发生和演变过程。

摘要:针对高速列车复杂运行工况下轮对轴承故障特征微弱而难以提取、识别与诊断的问题，提出了一种多域特征融合和膨胀卷积SwinT模型 （dilation convolution SwinT， 简称DCST）网络用于高速列车轮对轴承故障诊断。首先，基于时域、频域及时频域特征融合思想，分别采用马尔可夫转移场（Markov transition field， 简称MTF）、双谱与连续小波变换（continuous wavelet transform， 简称CWT）将轴承一维信号转换为多域融合增强后的二维图像；其次，引入多层膨胀卷积运算，改进了SwinT模型的基本模块，提出了自注意力与多尺度膨胀卷积并行运算的DCST模块设计方法；最后，通过嵌入自适应空间特征融合（adaptively spatial feature fusion， 简称ASFF）模块完善了网络的层次化结构。试验结果表明：DCST网络既能兼顾全局与局部特征信息的提取，也能通过空间权重融合挖掘网络浅层与深层特征信息；所提模型能够实现轮对轴承不同故障类型及损伤程度的精准识别，故障诊断结果优于传统VGG16、ResNet101、ViT和SwinT等4种常用模型。

摘要:为实现特高压并联电抗器（高抗）机械异常的早期预警，首先，基于高抗内部结构和振动机理设计了振动在线监测系统，从振动信号中提取并优选了与高抗内部机械状态高度关联的特征，构建了高抗机械健康指数；其次，充分考虑高抗的多变工况及复杂运行环境，提出一种高抗机械健康状态混合预测模型，采用卷积神经网络挖掘高抗健康状态特征形成特征向量，输入到双向门控循环单元网络进行训练；然后，引入自注意力机制突出健康状态特征的重要信息，并采用分位数回归实现健康状态趋势的不确定性量化预测；最后，将所提方法应用于某1 000 kV高抗机械健康状态预测。结果表明：相比于高斯过程回归及其他方法，所提方法取得了最小的平均预测区间带宽、平均预测区间中心偏差值和最大的平均预测区间分数，能够提早预警高抗可能出现的机械异常。