【摘 要】
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针对煤矿井下工作环境恶劣,摇臂轴承经常发生故障,提出一种基于小波能谱熵-BP_Adaboost的采煤机摇臂轴承故障诊断方法.对振动信号进行小波分解,提取各小波系数的能谱熵,以此
【机 构】
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太原理工大学经济管理学院,太原,030000
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针对煤矿井下工作环境恶劣,摇臂轴承经常发生故障,提出一种基于小波能谱熵-BP_Adaboost的采煤机摇臂轴承故障诊断方法.对振动信号进行小波分解,提取各小波系数的能谱熵,以此作为故障特征信息.利用Adaboost算法联合多个BP神经网络,构建BP Adaboost强分类器.通过实验验证,该方法相比单BP神经网络识别率有很大提高,总体识别精度达到92％,其中外圈轴承故障识别率达96％,具有较好的采煤机摇臂轴承故障诊断能力.
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