• 全部
主办单位:煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
基于子空间学习刮板输送机减速器轴承变工况故障诊断
  • Title

    Fault diagnosis of reducer bearing for scraper conveyor with different working conditions based on Subspace Learning

  • 作者

    原志明林翔

  • Author

    YUAN Zhiming LIN Xiang

  • 单位

    神华神东煤炭集团有限责任公司江苏连云港天明装备有限公司

  • Organization
    Shenhua Shendong Coal Group Co.,Ltd. Jiangsu Lianyungang Tianming Equipment Co.,Ltd.
  • 摘要

    针对刮板输送机减速器轴承工况多变导致传统机器学习方法在解决变化工况问题中存在局限性,提出了一种基于子空间学习(Subspace Learning,简称SL)的刮板输送机减速器轴承变化工况故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行基于快速傅里叶变换,从而获得信号的频谱能量,然后利用主成分分析法将原始信号频谱能量映射到高维空间,并获得训练数据和测试数据核能量子空间,然后将训练数据核能量子空间向测试数据核能量子空间对齐,并将训练数据向对齐的核能量子空间投影,最终利用支持向量机(Support Vector Machine, 简称SVM)分类器训练对齐于测试数据空间的训练数据,并用于分类滚动轴承的故障类型。试验结果表明了该方法的有效性。



  • 关键词

    子空间学习刮板输送机轴承变工况故障诊断

  • 相关专题
  • 图表
    •  
    •  
    • 基于子空间学习刮板输送机变工况故障诊断流程

    图(3) / 表(0)

相关问题
立即提问

主办单位:煤炭科学研究总院有限公司 中国煤炭学会学术期刊工作委员会

©版权所有2015 煤炭科学研究总院有限公司 地址:北京市朝阳区和平里青年沟东路煤炭大厦 邮编:100013
京ICP备05086979号-16  技术支持:云智互联