典型文献
基于振动信号的采矿机截割负载分类
文献摘要：
针对人为判断采矿机截割负载类型的方式具有一定误差和滞后性的问题,提出了一种基于小波包分解和麻雀搜索算法优化BP神经网络(SSA?BPNN)的采矿机截割负载分类方法.该方法包括信号特征提取和模式分类2个部分:在信号特征提取部分,对采集的采矿机摇臂振动信号进行小波包分解,得到各子频带能量及信号总能量,经归一化处理后得到表征不同负载类型的特征向量,并利用主成分分析法对特征向量进行降维处理;在模式分类部分,通过SSA优化BPNN的初始权值和阈值,将特征向量作为SSA?BPNN的输入,从而实现负载分类识别.以MG500/1170?AWD1采矿机为对象,将磁吸式加速度传感器吸附于采矿机摇臂一轴靠近支架侧的壳体处,采集采矿机滚筒空载、截割铝土和岩石3种工况下的振动信号进行试验.试验结果表明:不同截割负载下振动信号在各子频带能量上表现出一定的差异性,表明经小波包分解后得到的能量特征可以作为区分不同负载类型的特征向量;与BPNN相比,SSA?BPNN收敛速度更快、识别准确率更高,负载分类识别准确率达95.3%.
文献关键词：
采矿机;截割负载分类;摇臂振动信号;小波包分解;麻雀搜索算法;BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
许志鹏;刘振坚;庄德玉;尹玉玺
作者机构：
煤炭科学研究总院,北京 100013;中煤科工集团上海有限公司,上海 200030
文献出处：
引用格式：
[1]许志鹏;刘振坚;庄德玉;尹玉玺-.基于振动信号的采矿机截割负载分类)[J].工矿自动化,2022(12):137-143
A类：
截割负载分类,摇臂振动信号,AWD1
B类：
采矿机,滞后性,于小波,小波包分解,麻雀搜索算法,算法优化,SSA,BPNN,分类方法,信号特征提取,模式分类,频带能量,总能量,归一化处理,不同负载类型,特征向量,降维处理,权值,分类识别,MG500,磁吸式,加速度传感器,近支,壳体,集采,滚筒,空载,铝土,明经,能量特征,收敛速度,识别准确率
AB值：
0.208185
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
