文献类型：期刊文章

作　　者：冯东华[1,2] 贾海龙[1,3]

机构地区：[1]武汉理工大学计算机科学与技术学院,武汉430070 [2]南阳理工学院计算机与信息工程学院,河南南阳473004 [3]新乡学院现代教育技术中心,河南新乡453000

出　　处：《煤矿机械》

基　　金：河南省教育厅自然科学计划研究项目(2010C520007)

年　　份：2014

卷　　号：35

期　　号：7

起止页码：276-278

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、核心刊

摘　　要：采煤机摇臂齿轮是采煤机故障高发区,对其进行故障诊断研究可提高摇臂可靠性,提高工效。结合摇臂工作特点,提出基于EMD能谱熵和概率神经网络的齿轮故障诊断方法,提取振动信号EMD分解的前9个IMF分量的能谱熵作为故障特征信息,并将其作为概率神经网络的输入向量进行齿轮故障的分类与识别。结果证明该方法可实现齿轮故障准确诊断,是一种有效的摇臂齿轮故障诊断方法。

关 键 词：采煤机摇臂 齿轮故障诊断 EMD分解  能谱熵  概率神经网络

分 类 号：TD421.6]