基于蝙蝠算法优化VMD参数的滚动轴承复合故障分离方法EI北大核心CSCD

针对强背景噪声干扰下的滚动轴承复合故障特征难以提取且变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)中参数需要提前确定的问题,提出一种基于蝙蝠算法优化VMD参数的滚动轴承复合故障分离方法。首先,提出一种新的复合影响指数,将其与现有指标进行比较,结果表明,所提指标对故障信号的敏感性提高了29.6%。然后,将最小平均复合影响指数作为目标函数,利用蝙蝠算法自适应搜索VMD的最优参数进行变分模态分解。最后,对分解后的模态分量进行包络解调分析,通过包络谱判断轴承的故障类型。仿真及试验结果表明,该方法能够从噪声干扰下的复合故障信号中有效分离出单一故障信息,实现轴承故障类型的确定,从而验证了该方法的有效性。     

矿用巡检机器人系统设计与研究

针对现有煤矿井下轨道式带式输送机巡检机器人续航里程短、爬坡困难等问题,设计了一种轨道和钢丝绳牵引结合的行走机构。首先根据巡检机器人技术要求,对巡检机器人进行了总体方案研究,然后设计了巡检机器人结构、行走机构、轨道安装和数据采集模块。在ADAMS软件中建立了巡检机器人虚拟样机模型,并对其在水平和倾斜两种运动状态的位移变化进行了仿真。该机器人在水平沿轨道方向能够稳定运行|在竖直方向和水平侧摆方向有轻微的波动,但均满足要求|最后搭建了数据采集与传输模块,并对室内环境信息采集测试。结果表明：数据采集与传输模块能够稳定正常工作。因此,该机器人能够为煤矿井下设备运行状态监测提供参考。     

基于分支卷积神经网络的托辊轴承故障分级诊断研究

在对矿山机械装备中使用的轴承进行故障诊断时,易受噪声干扰及多变工况的影响,同时也难以适应不同诊断任务,针对这一系列问题,提出了一种基于分支卷积神经网络(B-CNN)的托辊轴承故障分级诊断方法。首先,根据具体的诊断任务故障的层级结构进行了划分,采用多层标签表示健康状态、故障类型和损伤程度;通过交替卷积和池化层,构建了一维卷积神经网络(1DCNN)特征提取块;然后,将层级结构和特征提取块融合,设计出了一种基于分支一维卷积神经网络(B-1DCNN)的轴承故障分级诊断模型;最后,使用美国凯斯西储大学轴承数据和自建的带式输送机托辊故障模拟实验台数据,对托辊轴承故障进行了模拟实验,对该方法在噪声干扰和多变工况下的诊断性能进行了验证。研究结果表明：该方法成功实现了对托辊轴承故障从粗到精的分级诊断,对噪声干扰和变工况具有较好的鲁棒性,且与支持向量机(SVM)和反向传播神经网络(BPNN)模型相比,该方法的故障诊断性能更好。     

基于VMD混合域特征和SSA-SVM的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期故障信号易受噪声干扰,故障冲击成分难以提取,故障识别困难。为从多角度提取故障轴承振动信号特征参数,利用变分模态分解(VMD)将振动信号分解为若干本征模态分量(IMFs),基于包络熵、相关系数、峭度筛选IMF分量。提取所选IMF的时域和频域特征、信号VMD能量熵及各IMF能量比组成特征向量,从时域、频域和能量角度反映故障信息。使用麻雀搜索算法(SSA)优化SVM参数,确定最优参数,克服参数选择难题。将样本特征向量输入SSA-SVM中进行故障分类,轴承故障实验数据表明：该方法故障识别平均准确率在98.71%以上;与单一域特征相比,该方法对故障类型和损伤程度识别效果更佳。