基于AR模型的磨机振动信号特征提取方法

• 作者: 姜志宏 熊洋 蔡改贫 许永强 郭进山
• 来源期刊: 中国钨业
• 学科: 工学
• 关键词: 振动信号 磨机负荷 AR模型 频域特征
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 机械·自动化
• 页码范围: 71-76
• 页数: 6页
• 分类号: TD4|TH133.3
• 字数: 3252字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0622.2017.02.013

摘要

磨矿过程中的球磨机筒体内部负荷(填充率、料球比)研究是选矿设备节能降耗的重要内容.以试验球磨机为对象,通过采集轴承座振动信号,采用AR模型对振动信号进行特征提取和进行功率谱估计,研究了5种充填率条件下的磨机负荷参数与信号时域特征的相关性,得出随着磨矿过程中筒体中钢球、物料的变化,低频段、高频段的频谱能量值曲线的相应变化规律.研究表明,有量纲时域特征参数可以很好地表征特征信号与负荷状态参数的相关性;无量纲时域特征参数可以很好地解释振动时域信号的波形分布以及振动冲击特征,根据频谱能量分布变化规律,可提取能够表征其对应磨机负荷状态的振动特征,为磨机负荷预测提供依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡改贫	江西理工大学机电工程学院	123	454	11.0	16.0
2	姜志宏	江西理工大学机电工程学院	70	260	9.0	14.0
3	熊洋	江西理工大学机电工程学院	18	89	5.0	9.0
4	许永强	江西理工大学机电工程学院	8	14	3.0	3.0
5	郭进山	江西理工大学机电工程学院	7	9	2.0	2.0