【摘 要】
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远程带式输送机的托辊部件远离机头且数量众多,而传统的人工巡检或传感器节点监测等方法都有着效率低、成本高等缺点,已不能满足其监测需求。因此,适用于远程带式输送机的巡检机器人搭载拾音器的智能监测方法被提出,通过非接触式监测的手段采集托辊运行的状态信息。由于实际采集到的托辊声音信号受背景噪声干扰且故障样本数量过少,所以找到合适的方法对其进行特征提取及故障诊断是很有必要的。针对实际采集到的声音信号受背景噪
【基金项目】
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宁夏回族自治区重点研发计划“远程带式输送机智能化巡检系统研发”（No.2019BDE03001）； 宁夏自然基金（2021AAC03046）基于能耗优化的多级带式输送机协同控制方法研究；
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远程带式输送机的托辊部件远离机头且数量众多,而传统的人工巡检或传感器节点监测等方法都有着效率低、成本高等缺点,已不能满足其监测需求。因此,适用于远程带式输送机的巡检机器人搭载拾音器的智能监测方法被提出,通过非接触式监测的手段采集托辊运行的状态信息。由于实际采集到的托辊声音信号受背景噪声干扰且故障样本数量过少,所以找到合适的方法对其进行特征提取及故障诊断是很有必要的。针对实际采集到的声音信号受背景噪声影响,从而导致故障特征微弱的问题,提出一种将负熵最大的独立分量分析（FastICA）与自适应噪声辅助的集合经验模态分解（CEEMDAN）相结合的声音信号降噪预处理方法,通过CEEMDAN算法将声音信号分解,通过峭度准则和相关系数选取有效分量作为FastICA算法的输入,即能够避免盲目选取分量信号导致特征信息丢失的问题,又解决了 FastICA算法的欠定问题。然后使用了将一维声音信号转换为二维时频图像的特征转换预处理方法,简单分析了三种典型时频分析方法所绘制的时频图对于非平稳信号的表征能力以及不同时频分析方法所绘制时频图的联系与差异,为后续提出的多种时频图联合的故障诊断算法提供了一定的理论依据。针对实际采集到故障声音信号的数据量少,导致智能故障诊断方法性能受限的问题,提出将多种时频分析方法绘制的时频图相结合,作为一种新的时频图像数据增强手段来扩充时频图数据集,实验表明该方法能够有效解决使用小样本音频数据训练模型时易过拟合的问题,但分类准确率还是达不到理想的效果。为解决此问题,提出两种小样本声音信号的故障诊断方法,即基于时频图数据集融合及迁移学习的故障诊断方法和基于时频图与多输入卷积神经网络的故障诊断方法,分别对两种算法做了实验测试,结果显示两种方法都展现出了较好的、小样本情况下的故障诊断效果,平均识别准确率能够达到98%以上,也证明了结合多种时频分析方法绘制的时频图是一种简单、易实现的数据增强手段。最后,借助MATLABAPP Designer工具箱对所提算法进行集成封装,设计并开发了一个软件,提供一个端到端的托辊故障诊断工具,方便现场技术人员操作使用。
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