| 基于EMD能谱熵和概率神经网络的采煤机摇臂齿轮故障诊断 |
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| 引用本文： | 冯东华,贾海龙.基于EMD能谱熵和概率神经网络的采煤机摇臂齿轮故障诊断[J].煤矿机械,2014,35(7):276-278. |
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| 作者姓名： | 冯东华 贾海龙 |
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| 作者单位： | 1. 武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉430070;南阳理工学院计算机与信息工程学院,河南南阳473004
2. 武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉430070;新乡学院现代教育技术中心,河南新乡453000 |
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| 基金项目： | 河南省教育厅自然科学计划研究项目(2010C520007) |
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| 摘 要： | 采煤机摇臂齿轮是采煤机故障高发区,对其进行故障诊断研究可提高摇臂可靠性,提高工效。结合摇臂工作特点,提出基于EMD能谱熵和概率神经网络的齿轮故障诊断方法,提取振动信号EMD分解的前9个IMF分量的能谱熵作为故障特征信息,并将其作为概率神经网络的输入向量进行齿轮故障的分类与识别。结果证明该方法可实现齿轮故障准确诊断,是一种有效的摇臂齿轮故障诊断方法。
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| 关 键 词： | 采煤机摇臂 齿轮故障诊断 EMD分解 能谱熵 概率神经网络 |
Gear Fault Diagnosis of Shearer Rocker Based on EMD Spectrum Entropy and Probabilistic Neural Network |
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| FENG Dong-hua
,
JIA Hai-long.Gear Fault Diagnosis of Shearer Rocker Based on EMD Spectrum Entropy and Probabilistic Neural Network[J].Coal Mine Machinery,2014,35(7):276-278. |
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| Authors: | FENG Dong-hua JIA Hai-long |
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| Abstract: | |
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