基于声发射与D-S证据理论的截齿磨损状态识别
金铃子1
曹越操1
亓元浩2
余铜柱2
顾颉颖1
张强3
1.辽宁工程技术大学,辽宁 阜新 1230002.兖州煤业股份有限公司,山东 邹城 1230003.山东科技大学,山东 青岛 266000
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.
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
分类号：TD67(矿山电工)TP277(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(U1810119)国家自然科学基金(51774161)国家自然科学基金(51804151)国家自然科学基金(51504121)辽宁省高等学校创新人才支持计划资助项目(L82017020)辽宁百千万人才工程培养经费资助项目(2018863201)
论文发表日期：2020-05-25
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：9( 120-128 )
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