【摘 要】
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针对基于振动信号分析的矿用带式输送机齿轮箱故障诊断方法存在不易处理混合故障信号的问题,提出了一种基于自组织映射网络的矿用带式输送机齿轮箱混合故障诊断方法。采用融
【机 构】
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吕梁学院矿业工程系,中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2015AA042601),吕梁市引进高层次科技人才重点研发项目(2017-011-06)
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针对基于振动信号分析的矿用带式输送机齿轮箱故障诊断方法存在不易处理混合故障信号的问题,提出了一种基于自组织映射网络的矿用带式输送机齿轮箱混合故障诊断方法。采用融入Shannon熵的小波阈值去噪方法对矿用带式输送机齿轮箱的标准多故障样本进行预处理,对预处理后的标准多故障样本建立高斯混合分布模型后,采用最大期望算法进行模型的参数估计,得到相应特征向量并输入自组织映射网络,自组织映射网络对不同混合故障类型的故障信号进行聚类和识别,从而判断故障类别。实验结果表明,该方法能有效诊断出矿用带式输送机齿轮箱的多故障混合
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