基于主元分析与小波神经网络的脱粒滚筒故障诊断

文献类型： 中文期刊

第一作者： 王素珍

作者： 王素珍;吴崇友;陆宝春;冯毅

作者机构：

关键词： 故障诊断;收割机脱粒滚筒;主元分析;小波神经网络;转速监测

期刊名称： 计算机应用

ISSN： 1001-9081

年卷期： 2016 年 36 卷 S1 期

页码： 99-102

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 针对联合收割机脱粒装置受地形与作物姿态影响易发生滚筒堵塞故障的问题,提出了一种基于主元分析与小波神经网络模型技术的多参数故障监测与诊断方法。首先,选取脱粒滚筒的多个工作参数作为故障诊断研究对象;其次,通过主元分析方法预处理脱粒滚筒工作参数的相关性,将影响脱粒滚筒的四个参数减少为无相关性的三个指标变量,新的特征向量实际包含了收割机滚筒作业时的吞入量、饱和量、堵塞量三个信息;最后,以新的特征向量建立脱粒滚筒堵塞故障小波神经网络诊断模型,并与前向反馈神经网络模型、传统的额定转速监测诊断方法相比较。实验分析表明,与前向反馈神经网络相比,在网络结构与计算复杂度方面,小波神经网络更适合脱粒滚筒故障诊断,收敛速度更快;与传统的设置脱粒滚筒轴额定转速的方法相比,多参数监测与诊断方法可靠性更高。实验结果表明,基于主元分析及小波神经网络的故障诊断能有效避免脱粒滚筒堵塞故障诊断分析的片面性。

分类号： S225`TP183

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