基于HMM的矿井提升机故障诊断方法

发布时间：2018-06-18 07:26

  本文选题：矿井提升机 + 故障诊断　； 参考：《煤炭技术》2017年02期

【摘要】：结合隐马尔可夫模型(HMM)所需训练样本少及可解释的优点,提出了基于HMM的矿井提升机故障诊断方法。利用多个加速度传感器在提升机运行的不同转速阶段采集数据,通过快速傅里叶变换(FFT)从提升机振动信号中进行特征抽取后,再由劳埃德算法(Lloyd)进行标量量化,根据HMM建模理论,训练HMM诊断库,再利用训练好的HMM对提升机进行状态监测和故障诊断。
[Abstract]:Combined with the advantages of fewer training samples and interpretable advantages of Hidden Markov Model (hmm), a fault diagnosis method of mine hoist based on hmm is proposed. The acceleration sensors are used to collect the data at different speed stages of the hoist. After the feature extraction from the vibration signal of the hoist is carried out by Fast Fourier transform (FFT), the scalar quantization is carried out by Lloyd's algorithm. According to the hmm modeling theory, the hmm diagnosis library is trained, and then the trained hmm is used to monitor the condition and diagnose the fault of the hoist.
【作者单位】： 太原理工大学机械工程学院;煤矿综采装备山西省重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(51475318)
【分类号】：TD534

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本文编号：2034677