基于自适应神经模糊推理系统模糊信息融合的采煤机截齿磨损在线监测

• 作者: 刘志恒 张强 李立莹 王海舰
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 截齿 最小模糊度 自适应神经模糊推理系统 信息融合 磨损量
• 年，卷（期）: 2016,（19）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 2607-2613,2614
• 页数: 8页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2016.19.009

摘要

为实现对截齿截割过程中磨损程度的实时精确在线监测，分别测试和提取不同磨损程度的截齿在截割过程中的振动信号、声发射信号和温度信号，建立不同磨损程度截齿截割信号的多特征样本数据库，根据最小模糊度优化模型计算求解各特征信号的最优模糊隶属度函数，采用自适应神经模糊推理系统多维模糊神经网络方法实现多传感特征信息的决策融合，输出置信度和权重较高的截齿磨损量融合结果.通过随机测试实验对融合系统进行验证，结果表明，基于 ANFIS模糊信息融合的截齿磨损监测系统辨识度较高，测试结果最大误差在6．5％以内，系统具有良好的融合效果以及较高的测试精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王海舰		39	277	10.0	14.0
2	张强		76	619	14.0	20.0
11	李立莹		8	44	4.0	6.0
12	刘志恒		9	49	5.0	7.0