基于EMD-PNN网络的刚性罐道故障诊断方法

基于EMD-PNN网络的刚性罐道故障诊断方法

论文摘要

针对刚性罐道故障种类识别困难,提出了一种基于经验模态分解-概率神经网络(EMD-PNN)的刚性罐道故障诊断方法。首先,搭建立井提升实验平台,使用北京东方振动和噪声技术研究所的INV3062T0设备采集罐道的振动信号,然后对含噪的振动信号进行EMD降噪;其次,提取降噪后振动信号的能量参数、偏度参数、峰度参数、波形参数、峰值参数、峭度参数、脉冲参数、裕度参数构成特征向量,作为PNN网络输入层的训练样本和测试样本;最后,利用训练样本建立PNN网络模型,选取测试样本检测概率神经网络的模式识别效果。实验证明,本方法对台阶凸起故障、接头错位故障和正常状态3种模式的识别率达到100%,为立井提升等非线性非平稳复杂系统的故障诊断提供一种通用可行的解决方案。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 罐道故障诊断原理
  • 2 EMD分解与降噪
  • 3 PNN网络
  • 4 实验过程
  •   4.1 实验系统构建
  •   4.2 对原始信号降噪
  •   4.3 提取特征向量
  •   4.4 模式识别
  • 5 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 马天兵,王鑫泉,王孝东

    关键词: 刚性罐道,经验模态分解降噪,特征提取,概率神经网络,模式识别

    来源: 电子测量与仪器学报 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑

    专业: 矿业工程

    单位: 安徽理工大学机械工程学院,安徽理工大学矿山智能装备与技术安徽省重点实验室

    基金: 国家自然科学基金(51305003),安徽省博士后基金(2017B172),安徽理工大学国家自然基金预研项目(2016yz004),安徽省高校自然科学研究重大项目(KJ2015ZD19)资助项目

    分类号: TD53

    DOI: 10.13382/j.jemi.B1801774

    页码: 58-64

    总页数: 7

    文件大小: 383K

    下载量: 106

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