采煤机摇臂齿轮箱是采煤机故障高发区,对其进行故障诊断研究可减少事故发生率,提高采煤机可靠性。本文分析了采煤机摇臂工作特点,提出多尺度均方根(Multi Scale Root Mean Square,MSRMS)结合BP(back-Propagation)神经网络的齿轮故障识...采煤机摇臂齿轮箱是采煤机故障高发区,对其进行故障诊断研究可减少事故发生率,提高采煤机可靠性。本文分析了采煤机摇臂工作特点,提出多尺度均方根(Multi Scale Root Mean Square,MSRMS)结合BP(back-Propagation)神经网络的齿轮故障识别方法。对四种不同故障类型的齿轮振动信号进行处理,得到20个尺度的均方根值,并将其作为BP神经网络的输入向量进行齿轮故障识别。实验结果证明所提出的多尺度均方根-BP神经网络方法可以准确区分齿轮故障,对四种不同状态齿轮识别率可达到85%以上,尤其磨损齿轮识别率达到95%,是一种非常有效的齿轮故障识别方法。展开更多
针对特大采高液压支架立柱支撑系统在工作过程中容易出现不动作或动作慢的现象,以ZY16800/32/70D液压支架立柱支撑系统为研究对象,利用FTA(Fault Tree Analysis,故障树分析)可靠性理论对这一典型故障进行分析。首先建立了关于立柱支撑...针对特大采高液压支架立柱支撑系统在工作过程中容易出现不动作或动作慢的现象,以ZY16800/32/70D液压支架立柱支撑系统为研究对象,利用FTA(Fault Tree Analysis,故障树分析)可靠性理论对这一典型故障进行分析。首先建立了关于立柱支撑系统立柱不动作或动作慢这一典型故障的故障树模型,接着对所建立的故障树模型进行定性分析,得到了影响立柱系统正常升降的几类故障模式,并且提出了一定的维修策略。该分析对于特大采高液压支架的研发、优化和维护有重要的指导意义。展开更多
文摘采煤机摇臂齿轮箱是采煤机故障高发区,对其进行故障诊断研究可减少事故发生率,提高采煤机可靠性。本文分析了采煤机摇臂工作特点,提出多尺度均方根(Multi Scale Root Mean Square,MSRMS)结合BP(back-Propagation)神经网络的齿轮故障识别方法。对四种不同故障类型的齿轮振动信号进行处理,得到20个尺度的均方根值,并将其作为BP神经网络的输入向量进行齿轮故障识别。实验结果证明所提出的多尺度均方根-BP神经网络方法可以准确区分齿轮故障,对四种不同状态齿轮识别率可达到85%以上,尤其磨损齿轮识别率达到95%,是一种非常有效的齿轮故障识别方法。
文摘针对特大采高液压支架立柱支撑系统在工作过程中容易出现不动作或动作慢的现象,以ZY16800/32/70D液压支架立柱支撑系统为研究对象,利用FTA(Fault Tree Analysis,故障树分析)可靠性理论对这一典型故障进行分析。首先建立了关于立柱支撑系统立柱不动作或动作慢这一典型故障的故障树模型,接着对所建立的故障树模型进行定性分析,得到了影响立柱系统正常升降的几类故障模式,并且提出了一定的维修策略。该分析对于特大采高液压支架的研发、优化和维护有重要的指导意义。