【摘 要】
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目前,煤炭依然是我国主体能源,煤矿井下环境复杂恶劣,使煤矿设备故障频发,对采煤安全造成严重威胁。目前机械故障诊断技术以振动为主要手段,研究涉及动力学与故障机理、信号
【机 构】
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西安科技大学机械工程学院,陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51974228,51875451),陕西省自然科学基础研究计划(2019JLZ-08),陕西省重点研发计划(2019GY-093),陕西省重点实验室开放基金(SKL-MEEIM201910)
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目前,煤炭依然是我国主体能源,煤矿井下环境复杂恶劣,使煤矿设备故障频发,对采煤安全造成严重威胁。目前机械故障诊断技术以振动为主要手段,研究涉及动力学与故障机理、信号处理与特征提取、基于振动数据的智能诊断等。故障机理研究为信号特征提取和智能诊断提供基础,主要研究轴承、齿轮及机械系统在故障状态下的振动规律,特别是频率构成。信号处理算法的目的在于从实测信号中提取反映故障信息的成分,根据信号特点主要包括频谱分析、小波分析和经验模态分解等。基于数据的智能诊断方法发展迅速,其主要对监测数据进行分类、聚类和回归分析,根
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