【摘 要】
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根据托辊出现故障的原因，分析了托辊的三种主要故障形式——筒皮磨损、托辊轴承失效以及托辊弯曲变形。托辊在出现以上故障过程中会产生声音、图像、温度、转速等信号的变化特征，均可反应托辊的故障程度。现有的各类传感器已广泛应用于托辊的故障诊断，但缺少评价托辊故障等级模型，无法根据托辊的运行工况提供智能监测。因此通过将现有的托辊故障诊断技术相结合，构建托辊故障等级预测模型，并采集了某企业的圆管带式输送机实验数
【基金项目】
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山西省科技成果转化引导专项项目（202104021301062）； 太原科技大学研究生教育创新项目（SY2022068）；
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根据托辊出现故障的原因，分析了托辊的三种主要故障形式——筒皮磨损、托辊轴承失效以及托辊弯曲变形。托辊在出现以上故障过程中会产生声音、图像、温度、转速等信号的变化特征，均可反应托辊的故障程度。现有的各类传感器已广泛应用于托辊的故障诊断，但缺少评价托辊故障等级模型，无法根据托辊的运行工况提供智能监测。因此通过将现有的托辊故障诊断技术相结合，构建托辊故障等级预测模型，并采集了某企业的圆管带式输送机实验数据，利用RBF神经网络模型对实验数据进行处理，验证了其模型的可靠性，该模型便于判别托辊的故障程度，为托辊的智能化维护及快速更换提供理论支撑。
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