基于小波包和EM聚类的采煤机齿轮故障诊断 |
| |
引用本文: | 张志刚,陈巧云,马俊.基于小波包和EM聚类的采煤机齿轮故障诊断[J].煤矿机械,2020,41(9):183-186. |
| |
作者姓名: | 张志刚 陈巧云 马俊 |
| |
作者单位: | 焦作大学,河南焦作454000 |
| |
基金项目: | 河南省科技厅软科学项目 |
| |
摘 要: | 针对采煤机齿轮故障振动信号难以准确获取故障特征的问题,提出了一种利用小波包结合高斯混合EM聚类的齿轮故障诊断方法。首先对故障信号进行小波包分解和重构,得到其高频率尺度下的能量值,然后以此作为故障样本属性,结合高斯混合EM聚类算法建立故障模型数据库,最后将实时信号与故障库对比进行分类诊断。实验仿真结果表明,该方法对齿轮的几种典型故障表现出了良好的诊断能力,且可以实现采煤机不停机在线诊断,对提高采煤机故障诊断智能化水平具有较高的参考价值。
|
关 键 词: | 齿轮 故障诊断 小波包 高斯混合模型 EM聚类 |
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录! |
|