【摘 要】
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为实现采煤机截割过程中截齿合金头失效形式的监测和识别,提出一种基于BP神经网络的多特征信号识别截齿合金头失效形式的方法.测试提取截割过程中合金头龟裂、合金头脱落、合
【机 构】
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辽宁工程技术大学机械工程学院 阜新,123000矿物加工科学与技术国家重点实验室 北京,100160;辽宁工程技术大学煤炭资源安全开采与洁净利用工程研究中心 阜新,123000;辽宁工程技术大学机械工
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为实现采煤机截割过程中截齿合金头失效形式的监测和识别,提出一种基于BP神经网络的多特征信号识别截齿合金头失效形式的方法.测试提取截割过程中合金头龟裂、合金头脱落、合金头崩刃和合金头严重磨损4种截齿 x,y,z三个方向上的振动特征信号和截割电机电流特征信号,选取特征值信号的最大值、均值和方差作为特征样本对BP神经网络进行学习和训练,建立截齿合金头失效形式的识别模型,实现截割过程中截齿合金头失效形式在线监测与准确识别.实验结果表明,BP神经网络的判别结果和测试样本的实际失效类型相符,能够对截齿合金头失效形式进行准确识别,为实现采煤机截齿在线监测和失效形式识别提供新的方法和手段.
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