【摘 要】
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采煤机摇臂齿轮箱是采煤机故障高发区,对其进行故障诊断研究可减少事故发生率,提高采煤机可靠性。本文分析了采煤机摇臂工作特点,提出多尺度均方根（Multi Scale Root Mean Squ
【机 构】
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中国矿业大学机电工程学院,淮北矿业集团公司生产管理部
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采煤机摇臂齿轮箱是采煤机故障高发区,对其进行故障诊断研究可减少事故发生率,提高采煤机可靠性。本文分析了采煤机摇臂工作特点,提出多尺度均方根（Multi Scale Root Mean Square,MSRMS）结合BP（back-Propagation）神经网络的齿轮故障识别方法。对四种不同故障类型的齿轮振动信号进行处理,得到20个尺度的均方根值,并将其作为BP神经网络的输入向量进行齿轮故障识别。实验结果证明所提出的多尺度均方根-BP神经网络方法可以准确区分齿轮故障,对四种不同状态齿轮识别率可达到85%以
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