论文摘要
针对掘进机截齿磨损在线识别问题,提出一种基于PNN神经网络的截齿磨损程度多特征信号识别方法,提取不同磨损程度的截齿在截割过程中的振动和声发射特征信号,分别分析振动加速度、声发射信号峰值以及2种特征信号频域图的均方根这4个特征参数,获取振动信号、声发射信号与不同磨损程度截齿的变化规律。建立5种不同磨损程度截齿的多特征信号样本数据库,采用多特征信号样本对PNN神经网络进行学习和训练,建立截齿磨损程度的识别模型,实现截齿磨损程度的精确识别。结果表明:基于PNN神经网络的截齿预测磨损状态识别模型识别精度较高,识别准确率和预测准确率约为93.3%和95.0%,与BP神经网络方法相比分别提高了3.3%和15.0%。因此该神经网络具有良好的可靠性与精确性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张强,王禹,王琛淇
关键词: 掘进机,截齿磨损,振动信号,声发射信号,神经网络
来源: 煤炭科学技术 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 矿业工程,自动化技术
单位: 辽宁工程技术大学
基金: 国家自然科学基金资助项目(51504121),国家自然科学基金资助项目(51774161)
分类号: TP183;TD421.5
DOI: 10.13199/j.cnki.cst.2019.06.006
页码: 37-44
总页数: 8
文件大小: 2898K
下载量: 257
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