基于多传感特征信息融合的采煤机截齿失效诊断

针对采煤机截割头截割过程中截齿失效状态不易在线识别的难题,提出了一种基于多传感特征信息融合的采煤机截齿失效诊断方法。通过测试采煤机不同磨损程度状态的截齿在截割过程中的振动信号以及声发射信号,建立截齿损耗和失效的信号特征数据库,采用基于最小模糊隶属度优化模型的多传感信息融合方法诊断采煤机截齿的磨损及失效状态。实验结果表明诊断结果的准确率可达95%以上,证明采用此方法可实现对采煤机截齿磨损程度及失效状态的实时精确诊断。研究结果对及时发现和更换失效截齿、提高采煤机截割头的工作效率和使用寿命具有重要意义。     

基于BP神经网络的截齿磨损程度在线监测

为实现截齿截割过程中磨损程度的实时精准在线监测,提出了一种基于BP神经网络的截齿磨损程度多特征信号融合的检测方法。通过提取截割过程中不同磨损程度截齿的三向振动信号、红外温度信号和电流信号,建立了不同磨损程度截齿的多特征信号样本数据库,采用多特征信号样本对BP神经网络进行学习和训练,建立截齿磨损程度的识别模型,实现截齿磨损程度在线监测与精确识别。实验结果表明:基于BP神经网络的截齿磨损程度监测系统,网络判别结果和测试样本的实际磨损程度类别相符,该BP神经网络系统能够对截齿磨损程度类型进行准确的监测和识别。