文献类型：期刊文章

作　　者：郝尚清[1] 庞新宇[1,2] 王雪松[1] 张天赐[2] 朱浩天[3]

机构地区：[1]太重煤机有限公司,山西太原030032 [2]太原理工大学机械工程学院,山西太原030024 [3]斯凯弗(中国)销售有限公司,上海200011

出　　处：《煤炭学报》

基　　金：国家重点基础研究发展计划(973)资助项目(2014CB046301);国家"十二五"智能装备制造发展专项资助项目(20112548);2014年度山西省煤基重点科技攻关资助项目(MJ2014-05)

年　　份：2015

卷　　号：40

期　　号：11

起止页码：2509-2513

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20160301816141)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对采煤机摇臂轴承故障,介绍了一种基于盲源分离算法的轴承故障识别方法。该方法采用优化滑动平均长度,以最大信噪比为目标函数对振动信号进行盲源分离,分离后的信号进一步加速度包络处理,信号特征可用于识别轴承故障。通过采煤机摇臂加载试验台进行试验验证,采集采煤机摇臂两个不同部位的振动加速度信号,运用该方法对振动信号进行处理后判别故障类型和位置。结果表明:与单纯的加速度包络法相比较,该方法处理后的信号特征更加明显,对轴承部位的识别率较高。研究结果对于采煤机摇臂的故障预测具有较好地效果,能够进一步提高采煤机在故障领域方面的智能化。

关 键 词：采煤机摇臂 盲源分离 最大信噪比 加速度包络  故障识别

分 类 号：TD421.6]