發(fā)布時間：2018-06-18 07:26

  本文選題：礦井提升機 + 故障診斷��； 參考：《煤炭技術(shù)》2017年02期

【摘要】：結(jié)合隱馬爾可夫模型(HMM)所需訓練樣本少及可解釋的優(yōu)點,提出了基于HMM的礦井提升機故障診斷方法。利用多個加速度傳感器在提升機運行的不同轉(zhuǎn)速階段采集數(shù)據(jù),通過快速傅里葉變換(FFT)從提升機振動信號中進行特征抽取后,再由勞埃德算法(Lloyd)進行標量量化,根據(jù)HMM建模理論,訓練HMM診斷庫,再利用訓練好的HMM對提升機進行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷。
[Abstract]:Combined with the advantages of fewer training samples and interpretable advantages of Hidden Markov Model (hmm), a fault diagnosis method of mine hoist based on hmm is proposed. The acceleration sensors are used to collect the data at different speed stages of the hoist. After the feature extraction from the vibration signal of the hoist is carried out by Fast Fourier transform (FFT), the scalar quantization is carried out by Lloyd's algorithm. According to the hmm modeling theory, the hmm diagnosis library is trained, and then the trained hmm is used to monitor the condition and diagnose the fault of the hoist.
【作者單位】： 太原理工大學機械工程學院;煤礦綜采裝備山西省重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(51475318)
【分類號】：TD534

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本文編號：2034677