考虑接触区域时变特性的鼓形蜗杆砂轮磨损状态监测方法和系统

本发明公开了一种考虑接触区域时变特性的鼓形蜗杆砂轮磨损状态监测方法和系统。本发明同步采集面齿轮连续展成磨削过程中的振动信号与声发射信号；对振动信号进行连续小波变换生成时频图，利用嵌入跨空间学习多尺度注意力机制的卷积神经网络提取时频域深层磨损特征；对声发射信号保留原始时序，利用分层时序卷积网络、自适应关键特征筛选器和Transformer编码器组成的混合网络提取时序演化磨损特征；将两种特征进行特征级融合，并通过基于磨损慢变演化规律的物理约束损失函数引导模型训练，抑制接触区域周期性变化对特征学习的干扰，最后输入分类器识别磨损状态。能够提高综合识别准确率，有效应对时变接触条件下的磨损状态精准识别。