基于混合智能的采煤机齿轮传动故障诊断方法

采煤机齿轮传动部分是保障其稳定运转的关键,智能诊断方法各有优缺点,综合多种智能算法的混合智能方法有效保障了预测结果的准确性。研究了故障诊断的基本流程,采用多种特征提取方法建立采煤机齿轮传动的混合智能诊断模型,介绍了混合智能诊断模型中ANFIS分类器的基本结构以及各层之间的传递函数,确定了ANFIS的样本训练过程以及网络诊断流程。通过对比ANFIS和RBF神经网络的迭代次数证明了ANFIS的训练速度更快,对比单一ANFIS分类器和混合智能模型的分类准确率,验证了混合智能模型的预测准确率更高。