【摘 要】
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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E
【机 构】
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武汉理工大学计算机科学与技术学院,南阳理工学院计算机与信息工程学院,新乡学院现代教育技术中心,
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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。
Shearer rocker gear is a high incidence area of shearer failure, its fault diagnosis research can improve rocker arm reliability and improve work efficiency. Combined with the characteristics of the rocker arm, a gear fault diagnosis method based on EMD spectrum entropy and probabilistic neural network is proposed. The spectral entropy of the first nine IMF components of the vibration signal EMD is extracted as fault feature information and used as the probabilistic neural network Input vector classification and identification of gear failure. The results show that the method can realize the accurate diagnosis of gear fault and is an effective method to diagnose rocker arm gear fault.
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