基于谱聚类分析的托辊故障诊断

论文摘要

有效地诊断托辊故障,对提高选煤工作效率和工厂智能化水平具有重要的作用。针对工业现场环境复杂,噪音类型多且杂的特点,首先提出利用差分法来消除托辊音频序列数据时间趋势影响的有效方法,在此基础上提取托辊音频序列特征,分别利用K-Means和谱聚类算法进行聚类分析以及故障识别,并从噪音音频序列数据中挖掘有用的信息。然后为了评价聚类模型的优劣,创新提出将同一音频序列分割得到子音频序列的相同聚类标签的平均比率,以此作为聚类优劣的评判标准。实验结果表明,谱聚类算法的效果优于K-Means,动态选取谱聚类的参数值能够提高局部诊断准确率,且具有较强的鲁棒性,能够实现对生产范围内多种类型噪音音频信号进行有效聚类识别。智能化托辊故障诊断系统的应用提高了选煤工作效率,减少了非计划停机次数,产生了较好的经济效益。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 宋天祥,杨明锦,杨林顺,张明明,彭晨

关键词: 托辊故障,音频时间序列,故障诊断,谱聚类

来源: 电子测量技术 2019年05期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 矿业工程,计算机软件及计算机应用

单位: 上海大学机电工程与自动化学院,西山煤电(集团)有限公司屯兰选煤厂

分类号: TD45;TP311.13

DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1802215

页码: 144-150

总页数: 7

文件大小: 417K

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标签：托辊故障论文;  音频时间序列论文;  故障诊断论文;  谱聚类论文;