DOI：10.3969/j.issn.1672-3872.2024.18.002
基金项目：国家自然科学基金项目（NO.51565052）；塔里木大学校长基金技术开发项目（TDZKJS2022003）
作 者：杨向魁1，2 ， 李晓勤1，2 ， 李朝阳1，2
（1. 塔里木大学机械电气化工程学院，新疆 阿拉尔 843300； 2. 新疆维吾尔自治区教育厅普通高等学校现代农业工程重点实验室，新疆 阿拉尔 843300）
摘 要：【目的】提高采棉机故障诊断效率。【方法】取规格型号为AN276734的迪尔座管总成为实验对象，搭建采棉机座管总成实验台架模拟座管总成的工作状态，采集采棉机座管总成不同工况下驱动齿与摘锭齿健康状态及故障状态的振动信号，提取时域和频域的特征函数。为能实现对座管总成不同状态的准确识别，提出了基于时频域特征融合与BP神经网络对采棉机座管总成进行特征提取与状态识别的方法。【结果】所提方法具有较强的特征提取能力及较高的识别准确率，三种不同转速工况下（4 000 r/min、3 500 r/min、2 800 r/min）预测结果准确率分别达到了97.82%、95.65%、94.56%。【结论】该方法可以有效解决采棉机座管总成部件的故障识别问题，为基于网络的采棉机故障频发部件诊断方法研究提供思路。
关键词：特征提取；状态识别；变分模态分解；BP神经网络
引文信息：[1]杨向魁，李晓勤，李朝阳.基于振动信号的采棉机座管总成状态识别及特征提取算法[J].南方农机，2024，55(18)：6-8+17.
查看全文请下载PDF文件↓
