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基于小波奇异性的钢绳芯输送带@@故障诊断方法的研究@@时间：2020-10-10 钢丝绳芯输送带@@以其抗拉强度高@@、伸长率小@@、动态性能好@@、运输距离长而得到广泛的应用@@，尤其在煤矿产业中作为@@煤炭连续输送的主要设备@@@@。但是钢绳芯输送带@@的横向断带事故时有发生@@，给企业造成重大@@的经济损失以及人员伤亡@@。目前常用的检测方法可以有效@@地检查到输送带@@宏观几何型缺陷@@，但对于钢绳芯的早期物理性@@损伤@@难以实现有效@@的评价@@。 本文阐述了钢绳芯输送带@@故障检测方法的国内外发展现状@@;研究了钢绳芯输送带@@的结构及金属磁记忆检测技术的原理@@;分析了钢绳芯磁记忆信号@@的奇异性@@，提出结合磁记忆信号@@法向分量过零点和梯度@@大@@值@@共同判断输送带@@接头应力集中区并准确得到故障点的位置@@;为解决输送带@@钢绳芯三种状态@@:正常状态@@、微观应力集中状态@@、宏观缺陷状态进行分析和识别的问题@@，提取了钢绳芯磁记忆信号@@的多个特征量@@，如@@:磁记忆信号@@峰峰值@@@@@@@@、大@@梯度值@@@@、小波多尺度分解@@第@@一@@尺度细节分量幅度@@大@@值@@、钢丝绳芯直径@@、连续小波变换@@能量@@，输入到设计好的@@BP神经网络中进行数据融合@@，综合判断钢绳芯输送带@@的状态及故障类型@@，为钢绳芯输送带@@早期故障诊断提供了一@@种新颖@@、有效@@、准确的方法@@。 本文以钢绳芯输送带@@作为@@研究对象@@，利用@@金属磁记忆检测技术对输送带@@进行检测@@，得到不同状态时的钢绳芯磁记忆信号@@@@。首先@@，对钢绳芯磁记忆信号@@进行奇异性分析@@，并与磁记忆信号@@法向分量过零点和@@大@@梯度值@@@@结合@@，可以准确的判断钢绳芯输送带@@应力集中区@@，并得到故障点的位置@@。其次@@，本文利用@@小波变换的多分辨率特性和时频局部化特性@@，对钢绳芯输送带@@磁记忆信号@@多个特征量@@（如@@绝对@@峰值@@@@、峰峰值@@@@@@、大@@梯度值@@@@、小波分解@@第@@一@@尺度细节分量幅度@@大@@值@@，连续小波变换@@能量@@）进行研究并提取@@。本文借助由钢绳芯输送带@@故障检测试验平台上所得的磁记忆信号@@@@，将提取的磁记忆信号@@多个特征值@@组成的向量组@@，作为@@BP神经网络的输入@@，利用@@MATLAB进行编程仿真@@，对钢绳芯输送带@@的状态进行识别@@。结果表明@@，该方法在一@@定程度上满足钢绳芯输送带@@故障模式诊断的要求@@，满足故障诊断实时性的要求@@，具有很强的识别能力@@。
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