基于小波包和EM聚类的采煤机齿轮故障诊断_中国煤炭行业知识服务平台

基于小波包和EM聚类的采煤机齿轮故障诊断

作者

张志刚陈巧云马俊
单位

焦作大学
摘要

针对采煤机齿轮故障振动信号难以准确获取故障特征的问题,提出了一种利用小波包结合高斯混合EM聚类的齿轮故障诊断方法。首先对故障信号进行小波包分解和重构,得到其高频率尺度下的能量值,然后以此作为故障样本属性,结合高斯混合EM聚类算法建立故障模型数据库,最后将实时信号与故障库对比进行分类诊断。实验仿真结果表明,该方法对齿轮的几种典型故障表现出了良好的诊断能力,且可以实现采煤机不停机在线诊断,对提高采煤机故障诊断智能化水平具有较高的参考价值。
关键词

齿轮故障诊断小波包高斯混合模型EM聚类
基金项目(Foundation)

河南省科技厅软科学项目（182400410073）；
文章目录

0 引言
1 采煤机齿轮故障类型分析
2 小波包变换和EM聚类在采煤机齿轮故障诊断中的应用
3 实验仿真
4 结语
引用格式

张志刚,陈巧云,马俊.基于小波包和EM聚类的采煤机齿轮故障诊断[J].煤矿机械,2020,41(09):183-186.
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