【摘 要】
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针对传统的采煤机摇臂齿轮故障诊断方法不能自主提取特征,导致齿轮故障诊断精度和效率不佳等问题,构建了基于深度残差网络(ResNet)的采煤机摇臂齿轮故障诊断模型。通过预激活
【机 构】
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山西金融职业学院信息技术系,太原理工大学机械与运载工程学院,煤矿综采装备山西省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金专项项目(J1924025),山西省重点研发项目(201903D121064),山西省科技基础条件平台项目(201805D141002)
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针对传统的采煤机摇臂齿轮故障诊断方法不能自主提取特征,导致齿轮故障诊断精度和效率不佳等问题,构建了基于深度残差网络(ResNet)的采煤机摇臂齿轮故障诊断模型。通过预激活残差单元模块降低模型的复杂度,使模型收敛速度更快;通过对振动信号进行数据重组,优化数据输入方式,提高模型对采煤机摇臂齿轮故障的识别能力。在采煤机摇臂加载实验台上进行模型验证实验,采集摇臂直齿轮正常、磨损、断裂、点蚀和裂纹5种状态下的振动信号,得出其特征具有明显差异;对测试集的混淆矩阵进行可视化分析,验证了ResNet模型能够很好地实现采煤
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