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2020年第05期
2020-05-22
244

基于声发射与D-S证据理论的截齿磨损状态识别

  • 作者:

    金铃子
    曹越操
    亓元浩
    余铜柱
    顾颉颖
    张强
  • 关键词:

    采煤机
    智能化
    截齿磨损
    声发射信号
    小波包
    煤岩识别
  • 作者单位:

    辽宁工程技术大学
    兖州煤业股份有限公司
    山东科技大学

摘要

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摘要:

为实现采煤机截割过程中截齿磨损状态的智能化监测,采用声发射信号采集装置对截割4种不同比例煤岩试件的信号进行采集,应用3层小波包分解及重构技术对信号进行处理,并提取特征值作为样本空间,利用D-S证据理论方法对截齿磨损程度进行智能识别。

结果表明:12.5~25.0 kHz频段和37.5~50.0 kHz频段内能量集中,且能量随截齿磨损程度的增加而减小,因此选取上述2个频段能量占总能量的比值作为特征值,在4种工况的证据体联合作用下,截齿磨损状态智能识别精度达到约90%。此方法可为准确掌握截齿磨损状态,确定截齿更换周期,提高采煤机的截割效率,实现井下智能化开采提供基础。

  • 模糊隶属度函数
  • 截齿磨损状态识别模型
  • 不同工况下不同频段能量的分布
  • 失效截齿信号重构波形
  • 严重磨损截齿信号重构波形
  • 早期磨损截齿信号重构波形
  • 新齿信号重构波形
  • 3层小波包树状图
  • 试验装置
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