基于PNN神经网络的掘进机截齿磨损识别研究

"基于PNN神经网络的掘进机截齿磨损程度识别研究" 本文主要探讨了如何利用偏最小二乘回归神经网络（Probabilistic Neural Network, PNN）技术来识别掘进机截齿的磨损程度。掘进机在煤炭开采过程中起着至关重要的作用，而截齿作为其关键部件，其磨损状态直接影响到设备的工作效率和安全性。实时监测和识别截齿的磨损程度是确保煤矿生产安全和提高设备利用率的关键。 作者张强、王禹和王琛淇通过实验研究，提取了不同磨损程度截齿在工作时的振动和声发射特征信号。振动和声发射是两种常见的机械状态监测手段，它们能够反映出设备内部的动态变化。研究人员分析了振动加速度、声发射信号峰值以及这两种特征信号在频域的均方根等四个关键参数，以此揭示不同磨损程度截齿的特征变化规律。 在数据收集和预处理的基础上，建立了包含五种不同磨损程度截齿的多特征信号样本数据库。利用这些样本对PNN神经网络进行训练，构建了截齿磨损程度的识别模型。PNN神经网络是一种概率型神经网络，它在模式识别和分类任务中表现出较好的性能。通过训练，该模型可以准确地预测截齿的磨损状态。 实验结果显示，基于PNN神经网络的识别模型具有较高的识别精度，准确率约为93.3%，预测准确率达到了95.0%。与常用的反向传播（BP）神经网络相比，该模型在准确性和稳定性方面有所提升，分别提高了3.3%和15.0%。这表明，PNN神经网络在掘进机截齿磨损程度识别上具有较高的可靠性和精确性。 关键词涉及的内容包括掘进机、截齿磨损、振动信号、声发射信号和PNN神经网络，这些都是该研究的核心技术点。中图分类号和文献标志码则表明了该研究属于工程技术领域，具有较高的学术价值。 总结起来，这篇研究论文展示了如何运用PNN神经网络技术对掘进机截齿的磨损程度进行在线监测和识别，这对于提高采矿作业的安全性和效率，以及预测设备维护需求具有重要意义。同时，该研究也为其他机械设备的状态监测提供了参考方法。