【摘 要】
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针对岩巷掘进机工作时负载多变,动载荷实时识别难度大等问题,提出了一种基于小波包特征能量的神经网络动载荷识别新方法。实时采集截割机构的振动信号、截割电动机的电流及液
【机 构】
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太原理工大学煤矿电气设备与智能控制山西省重点实验室,山西天地煤机装备有限公司,
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针对岩巷掘进机工作时负载多变,动载荷实时识别难度大等问题,提出了一种基于小波包特征能量的神经网络动载荷识别新方法。实时采集截割机构的振动信号、截割电动机的电流及液压缸压力信号,应用小波包分解得到相应信号的特征量,并将其作为神经网络的输入样本,训练神经网络并对网络进行测试。结果表明,动载荷实时识别准确率可达0.93,该识别方法能够满足动载荷实时识别系统的要求。
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