摘 要: | 针对胶带机托辊传统故障诊断存在的故障特征频率提取困难、故障诊断误差较大、效率较低等问题,提出了一种基于数据驱动的胶带机托辊故障诊断方法。通过对胶带机托辊常见故障特征的分析,搭建了胶带机托辊故障诊断模拟实验模型,用以采集胶带机托辊故障集。采用交替卷积层和池化层构建了特征提取块,优化了托辊故障诊断算法,现场应用结果表明,采用此套诊断方法能实现从简单到精确的分级诊断,能够抵抗外部环境的影响,使托辊故障平均识别准确率达到了99.15%,可为后期带式输送机托辊故障的自主识别和胶带机关键部件的智能化故障诊断提供参考。
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