基于振动与声发射融合的采煤机截割部故障诊断研究

• 作者: 周耀辉 魏保平 周建军 陈鹏飞 温瑞生
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 采煤机 齿轮 故障诊断 神经网络
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 故障·诊断|Malfunction Imestigation
• 页码范围: 175-177
• 页数: 3页
• 分类号: TD421.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13436/j.mkjx.202202055

摘要

采煤机截割部传动齿轮的工作状态影响着传动系统的工作效率.对齿轮故障监测与诊断进行研究,采用CATIA建立故障齿轮模型,利用仿真软件ADAMS与COMSOL仿真齿轮啮合瞬间产生的振动与声发射信号,对信号进行特征提取,采用BP神经网络对采煤机截割部齿轮故障进行诊断.仿真结果表明,振动与声发射融合对微小齿轮裂纹的识别具有较高准确性,对采煤机故障诊断具有一定的指导意义.