【摘 要】
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该文针对国产电牵引采煤机工况监测与故障诊断水平的落后现状,设计并研制了新的状态监测与故障诊断系统.将信息融合技术应用于采煤机的故障诊断,重点研究了采煤机电机的信息
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该文针对国产电牵引采煤机工况监测与故障诊断水平的落后现状,设计并研制了新的状态监测与故障诊断系统.将信息融合技术应用于采煤机的故障诊断,重点研究了采煤机电机的信息融合故障诊断方法.论述了Park矢量方法的信息融合本质,提出了频谱分析、人工神经网络、小波变换等相结合的综合诊断方法.首次得到了三相异步电机绕组匝间短路所属相别的定量判据;提出了诊断转子断条故障的启动电流小波变换新方法;首次对采煤机振动特性进行了研究,为采煤机振动监测及故障诊断的深入研究和工程应用奠定了基础;构建了以Park矢量方法、人工神经网络、小波变换以及D-S证据理论为主要融合手段的采煤机电机信息融合故障诊断模型.该模型涵盖了数据融合的数据层、特征层和决策层三个层次,采用两级诊断策略,显著提高了故障诊断的准确性.
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