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题名煤矿机械振动信号预测研究
被引量：3
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作者
肖雅静
李旭
郭欣
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机构
天地科技股份有限公司
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2020年第3期100-104,共5页
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基金
中国煤炭科工集团有限公司科技创新创业资金专项项目(2018MS023)。
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文摘
根据煤矿机械振动信号高低频组成成分变化规律的差异,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的煤矿机械振动信号组合预测方法。将滚动轴承振动信号进行EMD分解,得到相对平稳的本征模态函数(IMF)分量,并将波动程度相近的IMF分量进行重构,得到高频子序列和低频子序列,采用SVM分别对高频子序列和低频子序列进行预测,将2个预测结果叠加,得到最终预测值。选取轴承实验数据对组合预测方法的有效性进行验证,结果表明该方法的均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差均小于直接预测方法。将该组合预测方法应用于某选煤厂主井带式输送机滚动轴承状况预测,预测结果与实际情况相符。
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关键词
煤矿机械振动信号
振动信号预测
经验模态分解
本征模态函数
支持向量机
高频子序列
低频子序列
滚动轴承状况预测
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Keywords
vibration signal of coal mine machinery
vibration signal prediction
EMD
IMF
SVM
high frequency subsequence
low frequency subsequence
condition prediction of rolling bearing
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分类号
TD41
[矿业工程—矿山机电]
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