【摘 要】
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针对采煤机摇臂轴承故障,介绍了一种基于盲源分离算法的轴承故障识别方法。该方法采用优化滑动平均长度,以最大信噪比为目标函数对振动信号进行盲源分离,分离后的信号进一步
【机 构】
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太重煤机有限公司,太原理工大学机械工程学院,斯凯弗(中国)销售有限公司
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针对采煤机摇臂轴承故障,介绍了一种基于盲源分离算法的轴承故障识别方法。该方法采用优化滑动平均长度,以最大信噪比为目标函数对振动信号进行盲源分离,分离后的信号进一步加速度包络处理,信号特征可用于识别轴承故障。通过采煤机摇臂加载试验台进行试验验证,采集采煤机摇臂两个不同部位的振动加速度信号,运用该方法对振动信号进行处理后判别故障类型和位置。结果表明:与单纯的加速度包络法相比较,该方法处理后的信号特征更加明显,对轴承部位的识别率较高。研究结果对于采煤机摇臂的故障预测具有较好地效果,能够进一步提高采煤机在故障领域方面的智能化。
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