罐笼偏载状态下滑动罐耳与罐道冲击模式识别

• 作者: 石理想 薛少华 谭建平 陈昭君 黄天然
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 罐笼 罐道 邻域粗糙集 布谷鸟搜索算法(CS) 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 203-208
• 页数: 6页
• 分类号: TP206+.3
• 字数: 5265字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2019.05.038

摘要

针对现有罐道故障诊断仅考虑了罐笼平衡状态,而未考虑在超深矿井中悬挂油缸失效而引起的罐笼偏载的问题,提出一种罐笼偏载状态下滑动罐耳与罐道正常、凸起、错位3种故障的冲击模式识别方法.以罐笼横向振动信号小波包分解后各频带能量熵、奇异值、标准差、波形指标作为原始特征集,通过邻域粗糙集约简,去除不相关和冗余特征以获得敏感特征集,并通过布谷鸟搜索算法(CS)优化后的支持向量机模型进行模式识别.实验研究表明:该方法比基于遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、萤火虫算法(FA)优化的支持向量机分类正确率更高,达到91.7 %,对保障提升系统偏载状态下安全运行具有着重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭建平	中南大学机电工程学院	250	1509	17.0	22.0
2	薛少华	中南大学机电工程学院	6	19	2.0	4.0
3	石理想	中南大学机电工程学院	7	8	2.0	2.0
4	陈昭君	中南大学机电工程学院	1	0	0.0	0.0
5	黄天然	中南大学机电工程学院	2	0	0.0	0.0