小波能谱熵-BP_Adaboost: 采煤机摇臂轴承故障高效诊断

本文主要探讨了一种在复杂恶劣的煤矿井下环境中用于采煤机摇臂轴承故障诊断的技术方法。研究者采用了小波分析与能谱熵理论相结合的技术路径。首先，通过快速小波变换，将采集到的摇臂振动信号分解为不同尺度的高频系数和低频系数，这些系数反映了信号的时频特性。小波系数的能谱熵被用来量化各频带的不确定性，从而捕捉到轴承故障引起的复杂度变化。这一步骤旨在提取出故障特征信息，以便于后续的故障识别。 小波能谱熵作为一种重要的特征提取工具，能够有效地揭示信号的内在结构和故障模式。它不仅考虑了信号的频率成分，还考虑了频率成分随时间的变化，这在检测轴承这类随时间演变的设备故障中尤为重要。 接着，研究者构建了基于BP神经网络（Back Propagation Neural Network，简称BPNN）的诊断模型。BP神经网络是一种模拟人脑神经元网络的学习算法，可以处理非线性问题，对于复杂的数据集有良好的拟合能力。然而，单个BP神经网络可能不足以提供高精度的分类，因此引入了Adaboost算法。Adaboost是一种集成学习方法，它通过迭代地训练多个弱分类器，并赋予它们权重，组合成一个强分类器，从而提高整体的分类性能。 通过将BP神经网络与Adaboost算法结合，形成BP_Adaboost强分类器，作者实现了摇臂轴承故障的更准确识别。实验结果显示，这种混合方法相较于传统的单BP神经网络，提高了识别率，总的识别精度达到了92%，外圈轴承故障的识别率更是高达96%。这表明该方法在实际应用中具有很高的实用性和可靠性，对于保障煤矿采掘设备的稳定运行具有重要意义。 总结来说，本研究通过小波能谱熵的分析和BP_Adaboost的集成策略，提供了一种有效的煤矿井下采煤机摇臂轴承故障诊断技术，为矿山设备维护和故障预测提供了有力的工具。这种方法对于提升设备健康监控水平和降低生产事故风险具有显著作用。