【摘 要】
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为实现采煤机截割过程中截齿磨损状态的智能化监测,采用声发射信号采集装置对截割4种不同比例煤岩试件的信号进行采集,应用3层小波包分解及重构技术对信号进行处理,并提取特
【机 构】
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辽宁工程技术大学,兖州煤业股份有限公司,山东科技大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(U1810119,51774161,51804151,51504121),辽宁省高等学校创新人才支持计划资助项目(L82017020),辽宁“百千万人才工程”培养经费资助项目(2018863201)
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为实现采煤机截割过程中截齿磨损状态的智能化监测,采用声发射信号采集装置对截割4种不同比例煤岩试件的信号进行采集,应用3层小波包分解及重构技术对信号进行处理,并提取特征值作为样本空间,利用D-S证据理论方法对截齿磨损程度进行智能识别。结果表明:12.5~25.0 kHz频段和37.5~50.0 kHz频段内能量集中,且能量随截齿磨损程度的增加而减小,因此选取上述2个频段能量占总能量的比值作为特征值,在4种工况的证据体联合作用下,截齿磨损状态智能识别精度达到约90%。此方法可为准确掌握截齿磨损状态,确定截齿更
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