煤矿机械
煤礦機械
매광궤계
COAL MINE MACHINERY
2014年
7期
276-278
,共3页
采煤机摇臂%齿轮故障诊断%EMD分解%能谱熵%概率神经网络
採煤機搖臂%齒輪故障診斷%EMD分解%能譜熵%概率神經網絡
채매궤요비%치륜고장진단%EMD분해%능보적%개솔신경망락
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.
採煤機搖臂齒輪是採煤機故障高髮區,對其進行故障診斷研究可提高搖臂可靠性,提高工效.結閤搖臂工作特點,提齣基于EMD能譜熵和概率神經網絡的齒輪故障診斷方法,提取振動信號EMD分解的前9箇IMF分量的能譜熵作為故障特徵信息,併將其作為概率神經網絡的輸入嚮量進行齒輪故障的分類與識彆.結果證明該方法可實現齒輪故障準確診斷,是一種有效的搖臂齒輪故障診斷方法.
채매궤요비치륜시채매궤고장고발구,대기진행고장진단연구가제고요비가고성,제고공효.결합요비공작특점,제출기우EMD능보적화개솔신경망락적치륜고장진단방법,제취진동신호EMD분해적전9개IMF분량적능보적작위고장특정신식,병장기작위개솔신경망락적수입향량진행치륜고장적분류여식별.결과증명해방법가실현치륜고장준학진단,시일충유효적요비치륜고장진단방법.
