DOI: 10.11799/ce202207012
基于深度迁移学习的提升机主轴故障在线诊断系统研究
张宏乐1
韩雪华2
史凯1
任贺贺2
徐磊2
钱恒昌2
李灿2
李方迪2
黄璜2
1.兖矿能源集团股份有限公司 济宁二号煤矿,山东 济宁 2735992.兖矿能源集团股份有限公司 山东煤炭科技研究院分公司,山东 济南 250117
摘要：实际工业场景下的提升机状态监测与在线故障诊断,存在缺少足量有标签故障样本以及变工况导致的测试样本与训练样本间分布差异的问题,限制了智能故障诊断算法应用于实际工程.文章提出一种面向实际提升机的融合边缘节点的迁移故障诊断架构,包括多源信息采集层,边缘节点层,网络层和中央云服务器层.以提升机轴承为对象,提出基于ResNet与多核联合分布差异的深度迁移故障诊断算法,实现变工况下的提升机轴承故障状态识别,采用两种轴承故障数据进行算法有效性与适应性验证,结果表明所提出算法能够达到理想的迁移故障诊断准确率.最后,设计构建了提升机检测诊断平台,部署于煤矿地面中央云服务器中心,实现了对矿井提升机运行状态的监测与在线诊断.
关键词：提升机故障诊断深度学习边缘节点诊断平台变工况
分类号：TD534(矿山运输与设备)TP391(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2022-07-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 61-66 )
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