本文選題：煤炭開采 + 采煤機�。� 參考：《工礦自動化》2017年12期

【摘要】：針對采煤機齒輪箱運行過程中很容易發(fā)生潤滑不良或異常磨損等故障的問題,提出了一種基于偏最小二乘回歸的采煤機齒輪箱故障診斷方法。選取采煤機齒輪箱內(nèi)潤滑油的鐵元素含量、黏度、酸值和水分為檢測指標(biāo),在對數(shù)據(jù)進(jìn)行初值化及主成分提取處理后,建立了采煤機齒輪箱磨損狀態(tài)的偏最小二乘回歸模型。采用某煤礦采煤機齒輪箱的實際運行狀態(tài)診斷對該偏最小二乘回歸模型進(jìn)行了檢驗,結(jié)果表明在齒輪箱正常磨損情況下,潤滑油中鐵元素含量實測值與預(yù)測值的誤差較小,故障情況下二者誤差較大,從而可準(zhǔn)確判斷出齒輪箱的磨損狀態(tài)和故障情況。
[Abstract]:A fault diagnosis method of shearer gearbox based on partial least square regression is proposed to solve the problems of poor lubrication or abnormal wear during the operation of shearer gearbox. The content of iron element, viscosity, acid value and water of lubricating oil in shearer gear box are selected as testing indexes. After the initial value of data and principal component extraction are processed, the partial least square regression model of wear state of shearer gear box is established. The partial least square regression model is tested by using the actual operating state diagnosis of the gearbox of a coal mine shearer. The results show that under the normal wear condition of the gear box, the error between the measured value of iron element content in lubricating oil and the predicted value is small. Under the condition of fault, the error between them is great, so the wear state and fault condition of gearbox can be accurately judged.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)機械工程學(xué)院;煤礦綜采裝備山西省重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金山西煤基低碳聯(lián)合基金資助項目(U1510116) 山西省科技基礎(chǔ)條件平臺建設(shè)資助項目(201605D121032)
【分類號】：TD421.6

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本文編號：1853421