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基于α分布估计与I-ELM的风机轴承故障诊断方法
  • 76
  • 作者

    刘洋郝云晓

  • 单位

    山西省晋中市煤炭规划设计研究院太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室

  • 摘要
    矿井通风机一般承担整个矿井通风任务,通风机的正常工作与否关系到井下安全生产。轴承故障是矿井通风机最为常见的故障之一。利用α分布估计法对通风机轴承故障振动信号进行提取,将提取的信号特征值作为输入向量,轴承故障分类作为输出向量,建立以I-ELM为基础的轴承故障识别模型。同时采用普通高斯分布进行特征提取,建立经典的BP神经网络识别模型与该方法进行对比。结果表明,α分布估计能更好地提取故障信号特征量,I-ELM模型具有更好的泛化能力,且分类精度更高。
  • 关键词

    通风机α分布估计高斯分布BP神经网络I-ELM

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金面上项目(51775364)；
  • 文章目录
    0 引言
    1 矿用通风机轴承结构
    2 α分布估计与高斯分布估计特征值提取
    3 故障分类模型的建立
    4 实验平台搭建
    5 实验数据收集与整理
    6 BP神经网络与I-ELM模型训练
    7 实验结果与分析
    8 结语
  • 引用格式
    刘洋,郝云晓.基于α分布估计与I-ELM的风机轴承故障诊断方法[J].煤矿机械,2021,42(06):173-176.DOI:10.13436/j.mkjx.202106056.
  • 相关文章

    [1]矿井通风机调速节电方法探讨

    [2]基于GA-BP-Adaboost模型的掘进机截割部故障诊断研究

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