【摘 要】
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带式输送机是煤炭生产过程中的重要运输设备,但目前其故障诊断技术发展仍不成熟。为推进智能化故障诊断方法在带式输送机故障诊断中的应用,以带式输送机的转动部件——托辊的
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院,西山煤电（集团）有限公司屯兰选煤厂
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目(61833011)
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带式输送机是煤炭生产过程中的重要运输设备,但目前其故障诊断技术发展仍不成熟。为推进智能化故障诊断方法在带式输送机故障诊断中的应用,以带式输送机的转动部件——托辊的故障诊断方法为研究对象,提出了一种基于两级综合健康指标的托辊故障诊断方法。该方法以提取的音频序列的Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征,利用K最近邻(KNN)分类算法的结果计算一级健康指标,据此判断故障是否发生;采用支持向量机(SVM)的结果计算二级健康指标,据此对故障程度进行识别,从而最终完成托辊故障等级的智能化评估。在方法验证阶段,使用采集
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