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作者
王鹏飞任凯赵炬路正雄
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单位
陕西能源职业技术学院继续教育学院西北工业大学航空学院西安科技大学机械工程学院
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摘要
刮板输送机减速箱齿轮在重载工况以及长时间运行下容易发生断齿故障。刮板输送机电流信号中存在着大量齿轮故障信息。首先对电流数据进行采集并且通过幅值解调的方法消除电流中的工频干扰分量，其次将处理后的电流信号转变为二维时频图像，最后搭建诊断网络模型完成对齿轮故障的识别。结果表明，该方法对刮板输送机断齿故障的诊断准确率为99.15%。
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关键词
刮板输送机齿轮故障诊断时频特征DCNN
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基金项目(Foundation)
陕西省教育厅一般专项科研计划项目（22JK0324）；陕西能源职业技术学院科研创新团队-低碳清洁能源与智能制造科研创新团队（2021KYTD06）；
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文章目录
0 引言
1 基于时频图像和DCNN的齿轮故障诊断方法
2 电流采集及其处理
(1）电流采集
(2）电流工频抑制及其效果验证
3 齿轮故障诊断过程
(1）诊断模型网络结构设计
(2）模型超参数优化以及训练
4 结语
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引用格式
王鹏飞,任凯,赵炬,路正雄.基于时频图像和DCNN的刮板输送机齿轮故障诊断[J].煤矿机械,2023,44(07):154-156.DOI:10.13436/j.mkjx.202307050.
煤矿机械 
2023年第07期 
