论文摘要
为了确保煤矿主通风机安全运行和机械故障智能诊断的精确性,提出了基于EEMD算法、能量熵和SOM神经网络的主通风机机械故障智能诊断方法。首先采用EEMD算法对主通风机振动信号进行分解处理并得出IMF分量,然后通过能量熵方法对IMF分量进行特征向量提取,用于后续SOM神经网络的故障诊断,最后在MATLAB上实现故障类型诊断栅格结构图。测试结果证明,该方法具有一定的可行性,并提高了主通风机机械故障智能诊断的精确度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王义涵,刘磊,李瑶
关键词: 故障诊断,算法,能量熵,神经网络
来源: 煤矿机械 2019年12期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 矿业工程
单位: 中国矿业大学信息与控制工程学院
分类号: TD441
DOI: 10.13436/j.mkjx.201912049
页码: 153-156
总页数: 4
文件大小: 2588K
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