基于振动信号分析的采煤机摇臂轴承故障诊断研究

• 作者: 程刚 胡晓 钱沛云 陈曦晖
• 来源期刊: 煤炭科学技术
• 学科: 工学
• 关键词: 采煤机 摇臂 轴承 振动信号 故障诊断 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 页码范围: 89-92
• 页数: 4页
• 分类号: TD421.6
• 字数: 2599字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13199/j.cnki.cst.2014.12.023

摘要

针对采煤机摇臂轴承故障频发，严重影响采煤工作面安全生产的现状，进行了基于振动信号分析的采煤机摇臂轴承故障诊断研究。为准确识别采煤机摇臂轴承故障，采用集合经验模态分解方法（ EEMD）对原始振动信号进行分解，提取前8个本征模态函数的能量占信号总能量的比例作为故障特征信息，并输入到支持向量机（ SVM）进行故障模式识别。试验结果表明，结合集合经验模态分解和支持向量机的故障诊断方法，适用于处理采煤机摇臂轴承产生的非平稳、非线性振动信号，总体故障识别率达到88.33%，可实现轴承故障的准确诊断。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程刚	中国矿业大学机电工程学院	71	508	12.0	19.0
2	陈曦晖	中国矿业大学机电工程学院	13	95	6.0	9.0
3	胡晓	中国矿业大学机电工程学院	8	57	4.0	7.0
4	钱沛云	中国矿业大学机电工程学院	2	28	1.0	2.0