【摘 要】
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现代工业生产中,单转子锤式破碎机是一种广泛应用的大型旋转机械,由于各种随机的因素,导致破碎物料过程中破碎机某些部分难免会发生冲击、磨损等故障现象,发展到后期可能会导致整个破碎机设备无法正常运转。转子作为破碎机的核心,其运行状态就显得至关重要。本文针对单转子锤式破碎机的故障诊断设计了一套从预处理、特征提取最后故障种类识别的算法,主要工作如下:(1)利用了ST-SVD的降噪处理算法并加以改进。针对转子
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现代工业生产中,单转子锤式破碎机是一种广泛应用的大型旋转机械,由于各种随机的因素,导致破碎物料过程中破碎机某些部分难免会发生冲击、磨损等故障现象,发展到后期可能会导致整个破碎机设备无法正常运转。转子作为破碎机的核心,其运行状态就显得至关重要。本文针对单转子锤式破碎机的故障诊断设计了一套从预处理、特征提取最后故障种类识别的算法,主要工作如下:(1)利用了ST-SVD的降噪处理算法并加以改进。针对转子振动信号的采集环境使用S变换和奇异值分解相结合的方法进行去噪,利用S变换升维得到汉克尔矩阵,差分谱法来确定阈值。实验信号结果表明,该方法可有效去除噪声,且获得良好的重构信号。(2)研究并应用基于EMD方法的破碎机转子振动信号特征提取方法,首先对转子的振动加速度信号、振动位移信号、以及转速信号进行时域频域分析,找出最优故障特征表现的信号类别,再利用EMD进行特征提取,找出分解后最优的IMF分量,最后选择了最明显最敏感的特征。(3)设计了PSO-SVM的转子故障识别系统。针对SVM参数和RBF核函数参数选择的问题,本文选择了PSO算法进行优化,并使用实验数据和前面提取的特征值进行验证,最后使用破碎机的数据进行验证。结果表明,该算法有效降低了识别误差,提高了预测精确度。
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