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摘要:
针对采煤机齿轮箱运行过程中很容易发生润滑不良或异常磨损等故障的问题,提出了一种基于偏最小二乘回归的采煤机齿轮箱故障诊断方法.选取采煤机齿轮箱内润滑油的铁元素含量、黏度、酸值和水分为检测指标,在对数据进行初值化及主成分提取处理后,建立了采煤机齿轮箱磨损状态的偏最小二乘回归模型.采用某煤矿采煤机齿轮箱的实际运行状态诊断对该偏最小二乘回归模型进行了检验,结果表明在齿轮箱正常磨损情况下,润滑油中铁元素含量实测值与预测值的误差较小,故障情况下二者误差较大,从而可准确判断出齿轮箱的磨损状态和故障情况.
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文献信息
篇名 采煤机齿轮箱故障诊断方法
来源期刊 工矿自动化 学科 工学
关键词 煤炭开采 采煤机 齿轮箱 润滑油 故障诊断 油液分析 偏最小二乘回归
年,卷(期) 2017,(12) 所属期刊栏目 经验交流
研究方向 页码范围 94-98
页数 5页 分类号 TD421.6
字数 3494字 语种 中文
DOI 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.12.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨兆建 太原理工大学机械工程学院 357 2366 21.0 31.0
3 庞新宇 太原理工大学机械工程学院 44 211 9.0 12.0
9 都玉辉 太原理工大学机械工程学院 1 13 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
煤炭开采
采煤机
齿轮箱
润滑油
故障诊断
油液分析
偏最小二乘回归
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工矿自动化
月刊
1671-251X
32-1627/TP
大16开
江苏省常州市木梳路1号中煤科工集团常州自动化研究院内
28-162
1973
chi
出版文献量(篇)
6068
总下载数(次)
11
总被引数(次)
33991
论文1v1指导