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基于粗糙遗传算法在打捆机齿轮箱故障诊断中的应用

文献类型： 中文期刊

作者： 任彬 1 ; 白东 1 ; 谢虎 2 ; 韩柏和 2 ; 肖苏伟 3 ;

作者机构： 1.石家庄铁道大学机械工程学院

2.农业农村部南京农业机械化研究所

3.中国热带农业科学院橡胶研究所

关键词： 打捆机;齿轮箱;故障诊断;粗糙集;遗传算法;属性约简

期刊名称： 中国农机化学报

ISSN： 2095-5553

年卷期： 2021 年 011 期

页码： 103-109

收录情况： 北大核心

摘要： 自走式连续作业打捆机是一款实现不停机连续打捆作业的新型秸秆收集装备,其关键功能部件齿轮箱发生故障会严重影响正常打捆工作。针对齿轮箱故障的防控和监测,提出一种结合粗糙集和遗传算法的故障诊断方法。该方法使用时域频域分析得到的多项故障特征参数作为条件属性,故障类型作为决策属性,并利用自适应遗传算法得到决策规则表,实现无需先验信息的属性约简和故障诊断。在齿轮箱故障诊断试验中,分别对不同故障类型进行信号采集和诊断分析,结果显示:该方法在无先验信息的条件下将12项故障特征参量约简为3项,根据决策规则表进行故障诊断的准确率为100%,结果表明该方法能准确判断故障的发生和故障类型,对实现故障监测和防控具有重要意义。

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