基于双通道信息融合和VCC-FuseNet的电机滚动轴承故障诊断

何玉灵; 郑海; 代德瑞; 支佳贺; 王娜娜; 王晓龙

doi:10.16579/j.issn.1001.9669.2026.05.013

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基于双通道信息融合和VCC-FuseNet的电机滚动轴承故障诊断

·振动·噪声·监测·诊断· | 更新时间：2026-05-19

- 基于双通道信息融合和VCC-FuseNet的电机滚动轴承故障诊断
- Fault diagnosis of motor rolling bearings based on dual⁃channel information fusion and VCC-FuseNet
- 机械强度 2026年48卷第5期页码：105-116
- 作者机构：
  
  1.华北电力大学河北省电力机械装备健康维护与失效预防重点实验室，保定 071003
  2.华北电力大学电力机械装备先进制造与智能运维河北省工程研究中心，保定 071003
  3.滨州魏桥园区运营管理有限公司，滨州 256600
- 作者简介：
  
  何玉灵，男，1984年生，福建龙岩人，博士，教授，博士研究生导师；主要研究方向为电力设备故障诊断与智能运维、复杂系统数学建模和数字孪生等；E-mail：heyuling1@163.com。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(52177042);河北省自然科学基金项目(E2022502003);高校基本科研业务费专项基金项目(2023MS128);河北省第三批青年拔尖人才支持计划项目（［2018］-27）;河北省高层次人才资助项目(B20231006);河北省教育厅在读研究生创新能力培养资助项目(CXZZBS2025185)
- DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2026.05.013
  中图分类号： TP183
- 收稿：2025-05-18，
  
  修回：2025-06-24，
  
  纸质出版：2026-05-15
- 稿件说明：
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何玉灵，郑海，代德瑞，等. 基于双通道信息融合和VCC-FuseNet的电机滚动轴承故障诊断［J］. 机械强度，2026，48（5）：105-116.

HE Yuling，ZHENG Hai，DAI Derui，et al. Fault diagnosis of motor rolling bearings based on dual-channel information fusion and VCC-FuseNet［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（5）：105-116.
何玉灵，郑海，代德瑞，等. 基于双通道信息融合和VCC-FuseNet的电机滚动轴承故障诊断［J］. 机械强度，2026，48（5）：105-116. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.05.013.

HE Yuling，ZHENG Hai，DAI Derui，et al. Fault diagnosis of motor rolling bearings based on dual-channel information fusion and VCC-FuseNet［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（5）：105-116. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.05.013.

摘要

目的

针对电机轴承故障诊断中振动与电流等多源信号协同利用不足、跨模态特征融合深度不够的问题，提出一种基于双通道跨模态注意力融合的故障诊断模型——振动-电流耦合融合网络（Vibration-Current-Coupled Fusion Network

VCC-FuseNet）模型。

方法

首先，将一维振动信号和三相电流信号分别重构为格拉姆角场差分图和融合型递归图，实现多源信息的二维图像化统一表达；其次，利用双通道ConvNeXt骨干网络提取深层故障特征，并在跨模态注意力融合模块中引入Transformer机制，实现特征深度交互；最后，在永磁同步发电机（Permanent Magnet Synchronous Generator

PMSG）试验台及变转速轴承数据集上进行验证。

结果

结果表明，VCC-FuseNet模型在PMSG轴承故障诊断中的识别准确率达98.75%，在变转速数据集上达96.74%，相比单模态方法分别最高提升了8.39%和7.28%，验证了所提方法在电机轴承诊断中的优越性与鲁棒性。

Abstract

Objective

To address the insufficient collaborative utilization of multi-source signals and shallow cross-modal feature fusion in motor bearing fault diagnosis

a novel model named VCC-FuseNet based on dual-channel cross-modal attention fusion was proposed.

Methods

Firstly

vibration signals and three-phase current signals were reconstructed into Gramian angular difference fields (GADF) and fusion-type recurrence plots (RP) for unified two-dimensional visual representation. Secondly

deep fault features were extracted using dual-channel ConvNeXt backbones

and a Transformer-based cross-modal attention fusion module was incorporated to enable deep feature interaction and fusion. Finally

the method was validated on a permanent magnet synchronous generator (PMSG) test platform and a variable-speed bearing dataset.

Results

The results demonstrate that VCC-FuseNet achieves recognition accuracies of 98.75% on the PMSG platform and 96.74% on the variable-speed dataset

representing improvements of up to 8.39% and 7.28% over single-modal methods

respectively. VCC-FuseNet effectively facilitates joint diagnosis using vibration and current signals with high accuracy and robustness.

关键词

Keywords

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