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机械强度

机械强度

2026年09期

《机械强度》杂志在全国影响力巨大，创刊于1975年，公开发行的双月刊杂志。创刊以来，办刊质量和水平不断提高。1989年起被中国科技信息中心选定为中国科技论文统计源期刊(中国科技核心期刊)；1992年起连续被评为中文核心期刊；

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振动.噪声.监测.诊断 | 考虑弯扭耦合的某型航空发动机动力涡轮转子系统碰摩振动特性分析

振动.噪声.监测.诊断 | 考虑弯扭耦合的某型航空发动机动力涡轮转子系统碰摩振动特性分析

摘要：【目的】针对大长径比悬臂涡轮盘动力涡轮转子系统的非线性碰摩动力学行为，为揭示转速、摩擦因数及转静子间隙对系统振动特性的影响规律，基于有限元法，集成偏心质量耦合单元与碰摩力模型，构建弯扭耦合动力学模型。【方法】首先，通过Ansys软件进行临界转速仿真以验证模型精度；其次，基于Newmark-β法进行数值求解，结合频谱分析、庞加莱映射及分岔图，分析转速变化（6000~9000 r/min）、摩擦因数（0.15~0.50）、转静子间隙（0.01~0.30 mm）对系统响应的调控机制。【结果】结果表明，碰摩会使系统的临界转速略微增大（约2.5%），弯曲振幅略有减小，扭转振动显著增大且具有强烈的非线性特征；摩擦因数的增大会导致弯曲方向的能量向扭转模态转移；随着转静子间隙的增大，转子的侵入位移减小，碰摩效应逐渐减弱。研究可为航空发动机动力涡轮转子系统预防碰摩故障提供支撑。
振动.噪声.监测.诊断 | 基于模态试验的高压燃油泵多柔体动力学分析

振动.噪声.监测.诊断 | 基于模态试验的高压燃油泵多柔体动力学分析

摘要：【目的】为研究高压燃油泵运行时的动力学及内部激励载荷特性，开展基于模态试验的高压燃油泵多柔体动力学分析。【方法】首先，以某型柴油机高压燃油泵为研究对象，建立了整机动力学模型；其次，通过模态试验获得了关键部件模态参数，实现对有限元模型的验证；进而利用有限元计算获得的模态中性文件替换目标刚体部件；最后，通过建立多柔体刚柔耦合动力学模型，计算对比了刚体模型和柔体模型的差异，并在此基础上分析了高压燃油泵内部激励载荷特性。【结果】有限元结果与模态试验结果相比，最大相对误差小于5%，且仿真模态振型与试验模态振型吻合；与刚体模型相比，刚柔耦合模型中的凸轮-滚轮接触力基本一致；但考虑部件弹性变形的影响不仅使轴承处的最大载荷增加50.8%，还会使轴承处的振动速度峰值出现显著增幅，特别是自由端轴承处的振动速度更大，较刚体模型最大增加了77.7%。
振动.噪声.监测.诊断 | 电磁与机械载荷作用下铁磁圆板动力学分析

振动.噪声.监测.诊断 | 电磁与机械载荷作用下铁磁圆板动力学分析

摘要：【目的】研究横向交变磁场中铁磁圆板在机械载荷作用下轴对称强迫振动问题。【方法】首先，构建了横向磁场环境中铁磁圆板的动力学模型；然后，根据薄板小挠度弯曲理论，建立了圆板的几何和物理方程，推导了电磁力及机械载荷的虚功；最后，通过哈密顿原理，得到了铁磁圆板在横向磁场中的磁弹性耦合振动的偏微分方程，应用伽辽金法进行离散处理，得到常微分形式的铁磁圆板强迫振动方程。采用数值和试验方法研究了铁磁圆板结构的固有特性，并分析了圆板几何尺寸等参数对铁磁圆板振动的影响。【结果】该结果可为铁磁圆板动力学特性预测提供重要依据。
振动.噪声.监测.诊断 | 一种新型电磁吸振器振动主动控制研究

振动.噪声.监测.诊断 | 一种新型电磁吸振器振动主动控制研究

摘要：【目的】传统电磁吸振器受电磁铁气隙限制，当振动幅值超过气隙量级时，减振效果显著下降，难以有效抑制车体底部悬挂大质量块的低频大幅振动。针对该问题，设计一种悬臂式电磁吸振器，通过悬臂结构放大电磁力作用处的位移，以实现对低频大幅振动的主动控制。【方法】首先，采用积分法和瑞利法，简化悬臂式电磁吸振器的分段变截面梁结构，建立系统动力学微分方程并求解主系统位移频响函数，为后续仿真与试验提供依据；其次，建立机械系统刚柔耦合模型及电磁力数学模型，基于Matlab软件，设计模糊比例-积分-微分(Proportional-Integral-Derivative, PID)控制器，通过Adams软件与Matlab软件的联合仿真评估主动减振效果；最后，搭建悬臂式电磁吸振原理样机试验台，基于dSPACE平台构建反馈控制系统，开展简谐激励减振试验，验证吸振器的实际减振性能。【结果】结果表明，在8~12 Hz的低频激励范围内，理论分析、联合仿真与试验结果均验证了悬臂式电磁吸振器的减振有效性。其中，在8 Hz激励频率下，理论、仿真与试验减振比率分别为98.79%、95.52%、56.34%；在10 Hz激励下，分别为80.39%、79.17%、22.68%；在12 Hz激励下，分别为69.65%、66.65%和45.38%。悬臂式电磁吸振器对低频大幅振动主动控制具有良好的可行性与应用潜力。
振动.噪声.监测.诊断 | 内置旁通孔的磁流变阻尼器变刚度变阻尼特性分析

振动.噪声.监测.诊断 | 内置旁通孔的磁流变阻尼器变刚度变阻尼特性分析

摘要：【目的】针对传统磁流变阻尼器刚度不可调、适用频段受限及低速工况阻尼力斜率过大等问题，提出并设计一种内置旁通孔的磁流变液阻尼器。【方法】首先，将该阻尼器的内、外筒式结构与弹簧串联，实现刚度和阻尼实时可调；同时，在活塞头上设置旁通孔，以缓解阻尼器在低速工况下阻尼力斜率过大的问题。其次，阐述磁流变阻尼器的工作原理，并对其刚度和阻尼特性进行分析，建立等效刚度和等效阻尼的数学模型。最后，对低速工况下磁流变阻尼器阻尼力斜率过大的现象进行研究，分析不同数量、不同孔径旁通孔对阻尼变化的影响。【结果】结果显示，随着旁通孔数量和孔径的增加，低速工况下阻尼力斜率下降，最大输出阻尼力没有显著变化。当旁通孔数量为4、孔径为2 mm时，阻尼力斜率下降13.31%，最大输出阻尼力为1 804 N，无明显变化。磁流变阻尼器性能仿真的结果表明，当阻尼励磁线圈Ⅰ通入0~1.0 A的电流时，最大等效阻尼为63.50 N·s/mm，等效阻尼可调范围为27.49~63.50 N·s/mm；当阻尼励磁线圈Ⅱ通入0~1.0 A的电流时，最大等效刚度为98 N/mm，等效刚度可调范围为20~98 N/mm。所设计的内置旁通孔的磁流变阻尼器可有效缓解低速工况下阻尼力斜率过大的问题，同时具备优异的变刚度和变阻尼性能。
振动.噪声.监测.诊断 | 空间单质体四电动机振动系统的自同步研究

振动.噪声.监测.诊断 | 空间单质体四电动机振动系统的自同步研究

摘要：【目的】为弥补空间振动模型的空缺并探究新模型的振动同步特性，提出一种新型自同步振动机械系统，以所提振动系统为研究对象，讨论振动系统的同步理论。【方法】首先，建立了所提振动系统的运动微分方程，并推导了空间单质体四电动机振动系统实现自同步稳定运行的两大条件；然后，在此基础上进行数值分析，并通过了仿真验证。【结果】结果表明，四电动机质量比均为1时的系统自同步稳定性更好，并且断电后经过短暂波动可恢复稳定。对振动系统电动机负载丢失工况的分析，可为实际生产应用提供理论基础，同时也可为空间多电动机驱动振动机械的设计提供参考。
振动.噪声.监测.诊断 | 一种振动筛用非线性隔振器刚度分析及研究方法

振动.噪声.监测.诊断 | 一种振动筛用非线性隔振器刚度分析及研究方法

摘要：【目的】针对振动筛用Rosta型非线性隔振器刚度研究手段不足、参数影响规律不明确的问题，提出融合有限元分析、数学解析与试验验证的刚度分析方法，明确扭转单元与隔振器的刚度关联规律。【方法】首先，对Rosta隔振器与扭转单元开展结构分析，推导力-位移解析式及两类结构的刚度映射关系，为有限元模型简化提供支撑；其次，采用2-参数Mooney-Rivlin模型作为橡胶超弹性本构模型，建立考虑预压效应的扭转单元有限元模型，实现刚度高效数值求解；然后，开展静力压缩与扭转特性试验，采用Matlab软件处理试验数据，验证刚度映射关系及分析方法的可靠性；最后，结合仿真与数学关系，采用正交试验方法研究多参数对隔振器刚度的影响规律。【结果】结果表明，数学解析式与隔振器试验结果最大相对误差为 9.42% ，有限元模型与扭转单元试验结果最大相对误差为 15.33% ，两种方法准确性较高；橡胶硬度、直径、高度、预压量及初始角度对隔振器刚度均呈非线性影响，影响程度排序为硬度>初始角度>预压量>直径>高度，其中硬度影响最为显著。该方法可为同类隔振器设计优化提供参考。
振动.噪声.监测.诊断 | 金属橡胶隔振系统等效动力学建模方法

振动.噪声.监测.诊断 | 金属橡胶隔振系统等效动力学建模方法

摘要：【目的】金属橡胶隔振器广泛用于改善装备的振动特性，提升部组件产品的环境适应性。然而，其显著的迟滞非线性使得隔振系统的动力学响应难以精确预测。因此，提出一种金属橡胶隔振系统的等效动力学建模与分析方法。【方法】首先，开展拉伸-压缩试验，获取隔振器恢复力-变形迟滞曲线，分析激励幅值与频率的影响规律，为等效参数辨识提供试验依据；其次，基于线性动力学等效原理，将迟滞恢复力分解为线性弹性力和阻尼力的组合，辨识等效刚度与阻尼系数，实现非线性特性的线性化表征；然后，建立金属隔振器的精细有限元模型，将金属橡胶虚拟材料的力学性能参数与等效动力学特征进行关联，建立金属隔振系统的动力学分析模型；最后，利用金属隔振系统的正弦扫频试验，对建立的动力学模型进行验证，并考虑振动激励幅值的影响。【结果】结果表明，激励幅值对隔振器刚度与阻尼特性影响显著，激励频率影响微弱；模型峰值频率最大误差为14.63%，响应峰值最大误差为25.97%，扫频试验的频响函数与数值仿真结果吻合较好，验证了等效动力学建模方法的有效性。
振动.噪声.监测.诊断 | 新能源汽车车轮道路冲击的等效仿真方法研究

振动.噪声.监测.诊断 | 新能源汽车车轮道路冲击的等效仿真方法研究

摘要：【目的】在新能源汽车的典型道路试验中，常出现车轮冲击诱发的内轮缘开裂失效。为在设计验证阶段及时发现车轮的失效风险，提出一种车轮道路冲击的等效有限元仿真方法。【方法】首先，依据典型道路试验的车轮轮心垂向力与应变响应，确定了冲击工况的车速与典型路况；其次，构造与路试车辆一致的试验车并设定车轮冲击位置，开展了试验车车轮冲击测试，实现了路试冲击的等效。采用Yeoh超弹性本构模型和Rebar单元分别表征轮胎橡胶与帘线材料特性，构建了全结构车轮有限元模型；然后，以试验车冲击的观测点应变为目标，开展了典型路况障碍物的等效冲锤冲击车轮仿真，预测了车轮风险点应变，以预测应变为目标，优化了标准冲锤的仿真冲击能量；最后，在冲击台架上用该能量冲击车轮形成预损伤后，开展车轮的双轴疲劳试验，验证了该冲击能量设定的合理性。【结果】结果表明，提出的等效仿真方法与流程能够较准确地预测与道路冲击等效的台架试验冲击能量，为车轮设计验证阶段的冲击载荷确定提供方法参考。
振动.噪声.监测.诊断 | 点阵型滚柱活齿设计及抗冲击性能研究

振动.噪声.监测.诊断 | 点阵型滚柱活齿设计及抗冲击性能研究

摘要：【目的】针对滚柱活齿长期承受冲击载荷，振动现象较为突出的问题，基于空心滚柱结构，提出了一种新型点阵型滚柱活齿。【方法】首先，采用等效刚度预测和抗冲击试验，分析了4种点阵结构抗冲击能力，确定了抗冲击性能最优的点阵结构及点阵型滚柱活齿结构参数。其次，通过仿真分析，探究了实心滚柱活齿、空心滚柱活齿及点阵型滚柱活齿的等效应力及振动特性。最后，搭建了滚柱活齿振动特性测试平台，对比分析了不同类型活齿振动
振动.噪声.监测.诊断 | 基于胞元-穿孔耦合调控的蜂窝夹芯声衬宽频降噪研究

振动.噪声.监测.诊断 | 基于胞元-穿孔耦合调控的蜂窝夹芯声衬宽频降噪研究

摘要：【目的】随着高速列车技术的快速发展，车辆运行过程中的噪声问题已成为影响乘客舒适性和环境质量的关键因素之一。为了有效降低车内噪声，蜂窝夹芯结构广泛应用于高速列车车体噪声控制领域。【方法】首先，基于试验与仿真方法，系统研究了不同胞元结构和穿孔板参数对蜂窝夹芯结构吸声性能的影响；然后，通过分析蜂窝几何参数、孔隙率及开孔位置等因素，探讨了其对声衬结构吸声性能的作用机制。【结果】结果表明，蜂窝胞元边长为4 mm、穿孔板孔隙率为6.18%、胞元中央开孔的组合设计方案可以显著提升蜂窝夹芯声衬的吸声性能，尤其在高速列车主要噪声频段内(1 200~1 800 Hz)的衰减效果明显，最高吸声系数可达0.94。
振动.噪声.监测.诊断 | 改进的LMD算法在滚动轴承振动信号模态分解中的应用

振动.噪声.监测.诊断 | 改进的LMD算法在滚动轴承振动信号模态分解中的应用

摘要：【目的】针对局部均值模态分解(Local Mean Decomposition, LMD)算法在应用中存在的端点效应和滑动步长选择问题，提出一种改进的LMD算法。【方法】首先，在LMD算法中引入1阶差分，通过原信号1阶差分的正、负变化来精准定位极值点。其次，设计信号突变判定准则，通过多项式拟合或通过1阶差分预测结果还原极值，确保延拓值的准确性。最后，提出基于信号幅-频特性的滑动步长自适应选择策略，以实现根据不同信号的特性选择合适的滑动步长的目的。【结果】试验结果表明，改进后的LMD算法有效解决了端点效应和步长选择问题，并在分解性能上优于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)算法。
振动.噪声.监测.诊断 | 结合自适应多尺度与多重注意力的多类型响应重构

振动.噪声.监测.诊断 | 结合自适应多尺度与多重注意力的多类型响应重构

摘要：【目的】针对结构健康监测中的数据丢失问题，提出了一种结合自适应多尺度与多重注意力的网络(Adaptive Multi-Scale and Multiple Attention Network, AMSMAN)，用于重构缺失的多类型结构响应。【方法】首先，将未发生缺失处的结构响应输入AMSMAN，经输入层标准化后，通过自适应多尺度模块进行划分并赋予权重；其次，利用多重注意力模块，分别提取了不同尺度间的跨时间依赖关系与不同传感器通道间的跨维度依赖关系；最后，通过加权聚合模块，将提取到的特征依据权重进行聚合，经输出层得到发生缺失处的多类型结构响应。【结果】通过简支梁数值算例与日本京都大学车-桥耦合试验公开数据集的验证表明，所提方法在响应重构方面具有较高的精度。此外，消融试验结果进一步证实了该方法的有效性。
振动.噪声.监测.诊断 | 基于AWPD和CNN-WBDA的滚珠丝杠副故障诊断

振动.噪声.监测.诊断 | 基于AWPD和CNN-WBDA的滚珠丝杠副故障诊断

摘要：【目的】为了有效提取滚珠丝杠副的故障特征信号，解决深度学习模型跨工况诊断效果差的问题，提高故障诊断的准确性，提出一种自适应小波包分解(Adaptive Wavelet Packet Decomposition, AWPD)结合奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)和加权平衡分布适应(Weighted Balanced Distribution Adaptation, WBDA)优化卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的深度迁移学习方法。【方法】首先，通过小波包分解和重构，抑制高频分量中的噪声，利用奇异值分解去除低频分量中的随机噪声，提高振动信号的信噪比；然后，使用WBDA调整类别权重，缩减源域和目标域差异，提高CNN的故障识别能力。【结果】通过试验采集5种不同状态的滚珠丝杠副振动信号进行验证，对比深度域混淆(Deep Domain Confusion, DDC)、降噪前CNN-WBDA和CNN模型，基于AWPD和CNN-WBDA的滚珠丝杠副故障诊断方法识别准确率分别提高了3.47个百分点、8.33个百分点和10.60个百分点。
振动.噪声.监测.诊断 | 基于多通道多尺度自适应特征融合的MCMSAF-ViT旋转机械故障诊断方法

振动.噪声.监测.诊断 | 基于多通道多尺度自适应特征融合的MCMSAF-ViT旋转机械故障诊断方法

摘要：【目的】针对传统深度学习模型在旋转机械故障诊断中存在的特征提取不充分、泛化能力较弱、计算量偏大等问题，提出一种多通道多尺度自适应特征融合视觉变换器故障诊断模型及配套振动信号二维化处理方法，为旋转机械轻量化智能故障诊断提供参考。【方法】首先，采用数据编码与联合体可执行转换映射，将一维振动信号的时域与频域信息转换为二维彩色图像，在完整保留故障特征的前提下，压缩图像像素规模，为后续轻量化模型构建提供支撑；其次，构建时域与频域双通道并行输入架构，通过设置不同空洞率的空洞卷积，提取信号多尺度特征，并结合通道与空间注意力机制，实现自适应特征加权，以强化判别性特征的表达效果；然后，将双通道特征进行拼接融合，接入视觉变换器编码器完成深层特征学习，经线性分类头输出故障类别；最后，依托两组公开数据集与自建试验台开展验证试验，并与多种主流深度学习模型进行性能对比分析。【结果】结果表明，该方法在凯斯西储大学轴承数据集与东南大学齿轮箱数据集上的平均诊断准确率均超过98%；模型参数量为331678，较标准视觉变换器模型，参数量仅为其1/263，单轮训练时间缩短至对比模型的1/90~1/10；在信噪比为-4dB的强噪声条件下，仍保持97.76%的准确率，变工况领域适应试验中，各组测试准确率均超过99%，自建试验台测试，准确率达99.41%。
振动.噪声.监测.诊断 | 基于弹性蒸馏网络的齿轮箱增量故障诊断方法研究

振动.噪声.监测.诊断 | 基于弹性蒸馏网络的齿轮箱增量故障诊断方法研究

摘要：【目的】针对齿轮传动系统增量故障诊断中模型难以适应新增故障类别、易发生灾难性遗忘的问题，提出一种基于弹性蒸馏网络(Elastic Distillation Network, EDN)的增量故障诊断方法。【方法】首先，将蒸馏损失与弹性权重固化正则化，融合构建联合约束机制，令模型学习新故障时，维持输出分布一致，约束关键参数的更新幅度，避免原有故障知识被覆盖遗忘；其次，在残差神经网络中间层引入特征蒸馏正则项，强制新、旧模型在多个特征提取阶段保持表征一致性，以缓解任务间特征冲突；最后，采用四阶段增量学习试验，按顺序引入9种齿轮箱健康状态，对模型在新故障学习能力与旧故障保持能力方面进行综合评价。【结果】结果表明，所提方法在四阶段增量任务中的平均增量准确率为98.25%，增量遗忘率控制在1.3%以内；与5种对比方法相比，准确率提升2%~5%，遗忘率降低0.2%~0.7%。该方法在不访问历史数据条件下，实现了齿轮箱故障诊断模型的持续稳定更新，为变工况场景下齿轮传动系统的在线增量诊断提供参考。
振动.噪声.监测.诊断 | 基于FMD-MAFCNN的滚动轴承故障诊断研究

振动.噪声.监测.诊断 | 基于FMD-MAFCNN的滚动轴承故障诊断研究

摘要：【目的】针对滚动轴承振动信号在强噪声干扰下故障特征微弱、难以精准提取的问题，提出一种融合特征模态分解(Feature Mode Decomposition, FMD)与多线性注意力特征融合卷积网络模型的故障诊断方法。【方法】首先，采用FMD算法对含噪振动信号进行分解，利用相关峭度筛选本征模态分量以实现信号降噪，为后续特征提取提供数据支撑；其次，将降噪后的多模态分量以多通道形式输入至多线性注意力特征融合卷积网络；然后，在网络中构建多尺度特征融合模块，通过不同尺寸的卷积核提取各层级故障特征，并引入注意力机制强化，关键信息；最后，利用全连接层与Softmax分类器完成故障识别。【结果】结果表明，在-2 dB强噪声背景下，所提方法的信噪比提升至3.298，均方根误差降低至0.21，故障识别准确率达到95.39%，均优于变分模态分解及多种深度学习对比模型。在更换数据集的条件下，准确率仍保持在95%以上，验证了该方法具有良好的降噪性能、诊断精度与泛化能力。
振动.噪声.监测.诊断 | 融合深度小波和短时傅里叶变换的轴承故障诊断方法

振动.噪声.监测.诊断 | 融合深度小波和短时傅里叶变换的轴承故障诊断方法

摘要：【目的】信号处理技术在故障诊断中占据重要的地位，然而如何将信号处理技术嵌入深度学习网络中并利用多个维度的信号处理先验知识依旧棘手。为此，提出一种融合深度小波变换和深度短时傅里叶变换的轴承故障诊断方法。【方法】首先，提出小波卷积层，将小波卷积层替换第1层卷积，提取原始信号的时频信息并降低噪声；其次，构建短时傅里叶变换层，基于窗函数构造多个滤波器并模拟短时傅里叶变换，提取另一个维度的时频信息；相较于普通的卷积核，基于信号处理先验知识的滤波器能够提取更丰富的时频信息，并有效降低原始信号的噪声。最后，通过逐元素相乘，将这些信息结合起来，并输入双向门控单元，提取时间信息。与仅关注时域信息或频域信息相比，时频信息能够反映更多的故障特征信息并减少对数据量的依赖。【结果】在真实重载货车轮对损坏轴承故障试验平台上，验证了所提方法在较少样本下的先进性和有效性。
振动.噪声.监测.诊断 | 基于集成堆栈自编码器的轴承故障诊断方法研究

振动.噪声.监测.诊断 | 基于集成堆栈自编码器的轴承故障诊断方法研究

摘要：【目的】针对集成深度学习轴承故障诊断中分类器数量难以确定，传统集成剪枝偏重分类准确率而忽略分类器多样性与边缘样本价值的问题，提出一种基于集成堆栈自编码器(Ensemble Auto Encoder, EAE)的故障诊断方法，为滚动轴承多故障类型精准识别提供技术参考。【方法】首先，组合多种激活函数、堆栈自编码器变体模型及Bootstrap采样训练子集，构建基分类器池，为集成剪枝提供充足候选对象；其次，基于样本边际机制构造U-M(Uncertainty Weighted Accuracy-Margin)多样性度量指标，量化分类器间差异程度与边缘样本的分类贡献，弥补传统多样性指标的应用局限性；然后，提出基于U-M指标的排序集成剪枝流程，采用粒子群优化算法完成指标参数寻优，筛选出多样性最优的分类器子集；最后，通过多数投票法对剪枝后分类器进行集成，输出最终故障诊断结果。【结果】采用凯斯西储大学轴承数据集开展验证试验，结果表明，所提方法平均分类准确率达99.1%，较同类集成方法最高提升2.4个百分点，多次试验标准差仅为0.1%；在不同强度高斯噪声环境下，该方法分类准确率均高于对比方法，抗干扰能力与诊断稳定性更优。
振动.噪声.监测.诊断 | 基于VSLCT和改进SSNN的小样本轴承故障诊断方法

振动.噪声.监测.诊断 | 基于VSLCT和改进SSNN的小样本轴承故障诊断方法

摘要：【目的】针对当前轴承故障诊断方法受限于标注样本数量，导致模型难以收敛且识别准确率较低的问题，提出了一种基于速度同步线性调频小波变换(Velocity Synchronous Linear Chirplet Transform, VSLCT)和改进序列-频谱图神经网络(Sequence-Spectrogram Neural Network, SSNN)的小样本轴承故障诊断方法。【方法】首先，采用VSLCT增强数据的时频特征表示，以捕捉轴承故障信号的细节特征；其次，在SSNN中结合动态权重分配多头注意力(Dynamic Weighted Multi-Head Attention, DW-MHA)机制，自适应地提取时间序列和频谱图的关键特征，并优化特征融合过程；最后，在试验数据集上验证了模型的有效性。【结果】试验结果表明，在每种故障类型的训练样本数量分别为20、40、60的条件下，测试集上所提方法的平均故障识别准确率分别达到98.25%、99.03%、99.53%。相较于其他方法，所提方法具有更强的鲁棒性和学习适应性。此外，自主搭建的轴承试验平台测试结果证实了该模型在高噪环境中的良好性能。

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