基于自适应神经-模糊推理系统模糊信息融合的采煤机截齿磨损在线监测

发布时间：2017-09-14 04:32

  本文关键词：基于自适应神经-模糊推理系统模糊信息融合的采煤机截齿磨损在线监测

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【摘要】：为实现对截齿截割过程中磨损程度的实时精确在线监测,分别测试和提取不同磨损程度的截齿在截割过程中的振动信号、声发射信号和温度信号,建立不同磨损程度截齿截割信号的多特征样本数据库,根据最小模糊度优化模型计算求解各特征信号的最优模糊隶属度函数,采用自适应神经-模糊推理系统多维模糊神经网络方法实现多传感特征信息的决策融合,输出置信度和权重较高的截齿磨损量融合结果。通过随机测试实验对融合系统进行验证,结果表明,基于ANFIS模糊信息融合的截齿磨损监测系统辨识度较高,测试结果最大误差在6.5%以内,系统具有良好的融合效果以及较高的测试精度。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学;大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室;四川理工学院材料腐蚀与防护四川省重点实验室;
【关键词】： 截齿 最小模糊度 自适应神经模糊推理系统 信息融合 磨损量
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51504121) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20132121120011) 工业装备结构分析重点实验室开放基金资助项目(GZ1402) 辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划资助项目(LJQ2014036) 辽宁省“百千万人才工程”资助项目(2014921070)
【分类号】：TD421.6
【正文快照】： 0引言截齿作为采煤机、刨煤机以及掘进机等工程机械设备在煤岩截割时的重要刀具,在煤炭开采、巷道掘进以及隧道建设工程中得到广泛的应用[1]。由于作业环境和工作条件错综复杂,截齿在截割煤岩过程中承受较大的压应力、剪应力以及摩擦力[2],同时还受温升等因素影响,导致截齿材

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本文编号：847896