研究提出了一種基于聲發(fā)射源特征識別的礦井旋轉(zhuǎn)機組碰摩故障檢測方法。為了能對礦井旋轉(zhuǎn)機組實時遠程監(jiān)控并實現(xiàn)分布式網(wǎng)絡(luò)化管理,設(shè)計了一種基于ARM嵌入式系統(tǒng)的礦井旋轉(zhuǎn)機組振動監(jiān)測系統(tǒng)。針對高斯混合模型在建模時需要較多的訓練數(shù)據(jù)的缺陷,提出了一種基于模糊矢量量化混合模型的聲發(fā)射識別方法,該方法綜合考慮了模糊集理論、矢量量化和高斯混合模型的優(yōu)點,通過用模糊矢量量化誤差尺度取代傳統(tǒng)高斯混合模型的輸出概率函數(shù),減少了建模時對訓練數(shù)據(jù)量的要求,提高了模型精度和識別速度。通過實驗觀察上位機輸出結(jié)果,驗證了監(jiān)測數(shù)據(jù)的實時性和準確性,達到了對旋轉(zhuǎn)機組運行的狀態(tài)信息實時監(jiān)測和故障診斷的要求。 

【文章來源】：電子器件. 2020,43(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

監(jiān)測系統(tǒng)框圖

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3029682