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

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。     

基于振动信号分析的采煤机摇臂轴承故障诊断研究

针对采煤机摇臂轴承故障频发,严重影响采煤工作面安全生产的现状,进行了基于振动信号分析的采煤机摇臂轴承故障诊断研究。为准确识别采煤机摇臂轴承故障,采用集合经验模态分解方法(EEMD)对原始振动信号进行分解,提取前8个本征模态函数的能量占信号总能量的比例作为故障特征信息,并输入到支持向量机(SVM)进行故障模式识别。试验结果表明,结合集合经验模态分解和支持向量机的故障诊断方法,适用于处理采煤机摇臂轴承产生的非平稳、非线性振动信号,总体故障识别率达到88.33%,可实现轴承故障的准确诊断。     

小波包-BP神经网络在采煤机滚动轴承故障诊断中的应用

针对采煤机在正常工作中经常发生轴承故障的问题,提出了小波包和BP神经网络相结合的故障诊断系统。即运用小波包的分解方法提取检测信号的故障信息作为BP神经网络的输入样本,经过训练的神经网络可对采煤机上轴承的工作状态进行诊断和分类。试验结果表明,此方法对轴承的常见故障可进行有效的识别和诊断,方法简单可靠。     

基于稀疏表示的采煤机摇臂轴承故障诊断方法研究

为了有效地对采煤机摇臂轴承进行状态监控和故障分析,对稀疏分解方法字典的选取进行了深入研究。首先对稀疏表示常用分析字典进行分析,并结合采煤机摇臂滚动轴承故障机理及信号特征,选取符合单边衰减冲击响应的Laplace小波作为基原子,构造一种Laplace小波字典;通过加噪信号仿真分析,验证了基于Laplace小波字典稀疏表示方法的有效性;最后通过实验验证,将该方法应用于采煤机摇臂轴承故障诊断中,能有效提取滚动轴承故障特征。结果表明,该稀疏编码的方法在采煤机摇臂滚动轴承故障诊断方面具有良好的实用性。     

基于双树复小波变换和奇异谱熵的采煤机摇臂轴承故障诊断

该文提出基于振动信号分析的采煤机摇臂轴承故障诊断方法,对振动信号进行双树复小波变换(Double Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT),将原始振动信号分解为不同频带的7层信号;针对各频带信号,结合奇异谱熵实现从信号奇异成分能量分布角度的故障特征量化提取,通过分析比较各频带奇异谱熵,可实现采煤机摇臂滚动轴承故障准确诊断。     

基于小波神经网络的采煤机摇臂故障诊断的研究

针对采煤机机械系统故障信号诊断的问题,在小波分析和神经网络的基础上,采用了一种基于小波神经网络诊断采煤机摇臂故障的方法。根据摇臂振动的信号通过小波分析检测出信号奇异点和突变情况,利用小波基函数作为小波神经网络的激励函数对故障信号做进一步的诊断,判断出故障特点和程度。结果证明此方法在故障诊断中的诊断准确率较高。     

基于EEMD降噪和HMM的采煤机摇臂滚动轴承故障诊断

提出一种集合经验模态分解(EEMD)降噪与隐马尔科夫模型(HMM)的采煤机摇臂滚动轴承故障诊断方法。采用基于峭度准则的EEMD对采集到的振动信号进行降噪预处理,筛选出包含主要特征频率的本征模态函数(IMF),通过求取IMF信息熵提取出敏感特征集,结合训练好的HMM分类模型,对滚动轴承故障类型进行诊断识别。实验数据分析表明,所提出的基于EEMD降噪和HMM的故障诊断方法可以准确区分滚动轴承故障类型,对于4种状态轴承的识别率达到90%以上,是一种有效的采煤机摇臂滚动轴承故障诊断方法 。     

基于深度迁移学习的采煤机摇臂部滚动轴承故障诊断方法

针对长期正常服役的采掘装备典型故障数据少、有标签数据不足,故障诊断模型训练效果不好等问题,提出一种基于深度迁移学习的采煤机摇臂部传动系统故障智能诊断方法。利用该方法将模拟平台故障数据训练后获取的故障诊断模型参数迁移至采煤机智能故障诊断模型中,从而在不同设备之间进行迁移学习,实现基于小样本数据的采煤机摇臂部智能故障诊断。通过构建预训练的卷积神经网络,将转换为二维时频分布的图像数据集作为预训练模型的输入,并将预训练模型的网络参数迁移至采煤机摇臂传动系统故障诊断模型中,通过保证低层网络不变保留模型的泛化能力,将含有标签的数据集作为采煤机摇臂传动系统智能故障诊断模型的训练数据集对模型进行训练,通过微调高层网络参数进行模型优化和权值更新,得到采煤机摇臂传动系统迁移故障诊断模型,提高了模型的特征提取能力减少了误差。为验证方法有效性,以传动系统滚动轴承为研究对象,采用西储大学轴承数据作为训练集,DDS传动系统平台模拟井下采煤机摇臂部传动系统工况得到滚动轴承监测数据,作为测试集进行试验验证。试验结果表明：滚动轴承平均故障识别精度达到99.59%,与传统的智能故障诊断方法相比,提出的智能故障诊断方法收敛...     

基于盲源分离的采煤机摇臂轴承故障诊断方法

针对采煤机摇臂轴承故障,介绍了一种基于盲源分离算法的轴承故障识别方法。该方法采用优化滑动平均长度,以最大信噪比为目标函数对振动信号进行盲源分离,分离后的信号进一步加速度包络处理,信号特征可用于识别轴承故障。通过采煤机摇臂加载试验台进行试验验证,采集采煤机摇臂两个不同部位的振动加速度信号,运用该方法对振动信号进行处理后判别故障类型和位置。结果表明：与单纯的加速度包络法相比较,该方法处理后的信号特征更加明显,对轴承部位的识别率较高。研究结果对于采煤机摇臂的故障预测具有较好地效果,能够进一步提高采煤机在故障领域方面的智能化。     

采煤机摇臂齿轮箱故障诊断研究现状及展望

摇臂齿轮箱是采煤机核心动力传递机构,其可靠性对煤炭高效生产具有重要意义。文章对采煤机摇臂齿轮箱故障机理及故障诊断方法进行综述。首先,归纳了摇臂齿轮箱轴承和齿轮在不同故障状态下的故障机理。其次,剖析了现有采煤机故障诊断技术存在的主要问题。最后,指出了未来应致力于精确故障机理、复合故障分析、微弱故障识别、基础数据收集、算法融合创新和多源信息利用等方面的研究,为摇臂齿轮箱故障诊断提供参考。