基于稀疏分类算法的矿物传送设备故障诊断方法

夏辉丽, 郭亚男, 余发军

夏辉丽，郭亚男，余发军.基于稀疏分类算法的矿物传送设备故障诊断方法［J］.工矿自动化，2016, 42（2）：43-46.. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2016.02.011
引用本文: 夏辉丽，郭亚男，余发军.基于稀疏分类算法的矿物传送设备故障诊断方法［J］.工矿自动化，2016, 42（2）：43-46.. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2016.02.011
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XIA Huili, GUO Yanan, YU Fajun. Fault diagnosis method of mineral transmission equipment based on sparse classification algorithm[J]. Journal of Mine Automation, 2016, 42(2): 43-46. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2016.02.011
Citation: XIA Huili, GUO Yanan, YU Fajun. Fault diagnosis method of mineral transmission equipment based on sparse classification algorithm[J]. Journal of Mine Automation, 2016, 42(2): 43-46. DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.2016.02.011
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基于稀疏分类算法的矿物传送设备故障诊断方法

  • 1.

    中原工学院 信息商务学院, 河南 郑州451191

  • 2.

    武汉科技大学 冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心， 湖北 武汉430081

基金项目: 

国家自然科学基金项目(61174106)

河南省高等学校科研重点项目(15B510017)

详细信息

  • 中图分类号: TD67

Fault diagnosis method of mineral transmission equipment based on sparse classification algorithm

  • 1.

    College of Information and Business，Zhongyuan University of Technology, Zhengzhou 451191, China

  • 2.

    Engineering Research Center of Metallurgical Automation and Measurement Technology of Ministry of

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    摘要
  • 摘要: 针对现有基于特征频率识别的矿物传送设备故障诊断方法存在易受强噪声干扰的问题，提出了基于稀疏分类算法的矿物传送设备故障诊断方法。首先，利用计算机测取设备已知故障类型的振动信号，并对其进行傅里叶变换；然后，以傅里叶变换系数构造训练字典，将待测故障类型的振动信号傅里叶变换系数在该训练字典上进行稀疏分解，求取稀疏系数；最后，利用重构信号最小误差判别故障类型。仿真和测试结果表明，该方法能有效诊断出矿物传送设备中轴承的故障类型，为煤矿传送设备的故障监测提供了一种新方法。
    Abstract: In view of the problem that the existing fault diagnosis methods based on feature frequency identification for mineral transmission equipments are susceptible to strong noise, a new fault diagnosis method based on sparse classification algorithm for mineral transmission equipment was proposed. Firstly, vibration signals for the known fault types of equipment are collected by computer and transformed by Fourier transformation. Then, the Fourier transformation coefficient vectors of test vibration signal are sparsely coded on a dictionary, which is constructed by merging the Fourier transformation coefficient vectors of the known vibration signals, so as to get sparse coefficient. At last, the fault types of the test samples are labeled by identifying their minimal reconstruction errors. The simulation and test results demonstrate that the method can effectively diagnose the fault type of bearing of mineral transmission equipment, which provides a novel method for fault monitoring of transmission equipment in coal mine.
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    1. 郝志会，孙玉博，郑义. 高噪声场景下矿井通风机滚动轴承故障诊断. 煤炭工程. 2024(12): 161-168 . 百度学术
    2. 秦福星，杨元章. 基于组合式BP的级差空压机故障诊断. 船电技术. 2023(05): 32-34 . 百度学术
    3. 陈家璘，周正，冯伟东，贺易，李静茹，赵世文. 一种无线传感器网络节点的故障检测算法. 计算技术与自动化. 2021(01): 38-42 . 百度学术
    4. 经海翔，黄友锐，徐善永，唐超礼. 基于数字孪生和概率神经网络的矿用通风机预测性故障诊断研究. 工矿自动化. 2021(11): 53-60 . 本站查看
    5. 陈耀辉，马星河. 一种改进CS-BP神经网络算法的矿用变压器故障诊断方法. 煤矿机电. 2021(06): 7-10 . 百度学术
    6. 冀汶莉，郗刘涛，王斌. 面向不平衡数据集的煤矿监测系统异常数据识别方法. 工矿自动化. 2020(01): 18-25 . 本站查看
    7. 窦国贤，高杨. 一种改进的电网信息系统自动化故障融合监测技术. 计算技术与自动化. 2020(01): 34-38 . 百度学术
    8. 窦国贤，高杨. 基于小波分析方法检测电网信息故障的研究. 计算机测量与控制. 2020(09): 38-41+57 . 百度学术
    9. 王思. 基于多传感器的运动员训练信息融合分析系统设计. 计算技术与自动化. 2020(03): 140-146 . 百度学术
    10. 闫俊泉，李东明，孙学锋，徐才. 基于改进神经网络的电机轴承故障的诊断. 国外电子测量技术. 2019(01): 5-10 . 百度学术
    11. 赵见龙，张永超. 基于LabVIEW的矿井主通风机滚动轴承监测系统设计. 煤矿机械. 2019(07): 159-162 . 百度学术
    12. 顾闯. 煤炭企业工控网络安全防护与预测方法研究. 煤炭科学技术. 2019(11): 143-147 . 百度学术
    13. 覃缓贵. 矿用离心风机故障诊断在线监测系统设计. 煤炭技术. 2018(06): 234-236 . 百度学术
    14. 杨会. 基于螳螂眼算法无人矿车图像处理系统研究. 微型机与应用. 2017(17): 92-95 . 百度学术

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  • 刊出日期:  2016-01-31

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