基于巡检机器人的电缆卷筒减速器故障诊断技术

针对传统电缆卷筒减速器故障诊断技术存在不同状态下的电缆卷筒减速器故障诊断误判率高的问题,提出基于巡检机器人的电缆卷筒减速器故障诊断技术。基于巡检机器人构建一个数据采集系统,利用该系统采集电缆卷筒减速器发出的振动信号数据;采用KPCA方法提取采集数据的特征,获得电缆卷筒减速器特征向量;将特征向量用作输入量输入到故障诊断模型中进行训练,训练期间对特征向量数据进行简化,以此提升故障诊断效率,依据输出的故障类型实现电缆卷筒减速器的故障诊断。实验结果表明,通过对该方法进行不同状态下的故障诊断误判率测试,验证了该方法的准确率高、实用性强。

斗轮堆取料机控制电缆卷筒减速器技术优化分析

电缆卷筒减速器是斗轮堆取料机的必要设备,其运行稳定性会影响取料机的工作效率。以某斗轮堆取料机为例,分析减速器的优化技术,降低电缆卷筒减速器的故障率。