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公开(公告)号：CN105976021B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201610350471.4
申请日：2016-05-24
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种带式输送机滚筒组件故障诊断方法，其针对滚筒体故障和轴承组件故障采用特征频率分析与神经网络方法进行故障诊断。首先利用振动传感器采集滚筒组件不同故障状况下的振动信号，再用EMD阈值方法对振动信号进行降噪处理，提取降噪信号的频域参量进行故障特征频率分析以判断轴承组件健康状况，另外提取时域参数构成特征向量作为神经网络系统的输入参量，由神经网络专家系统利用训练样本进行仿真训练，得到一套规则形成神经网络专家系统诊断机制，并根据诊断机制，基于提取的特征向量进行滚筒体故障诊断。所述方法能够实现对滚筒组件故障的诊断，有效提高滚筒组件故障诊断的效率。
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公开(公告)号：CN105129370A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510477066.4
申请日：2015-08-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: B65G43/02
Abstract: 一种带式输送机纵向撕裂检测方法，在带式输送机上方的检测装置上装有CCD相机和线激光发射器，带式输送机上载有散状物料，物料均匀分布在皮带上。线激光发射器与带式输送机运动方向成一定夹角，发射的线激光与带式输送机运动方向垂直。线激光投射在物料上，物料的形状对线激光起到调制的作用，CCD相机采集调制后的线激光曲线，并传至处理器进行图像处理。当带式输送机无撕裂故障时，采集到的线激光曲线为一条平滑曲线。当带式输送机发生撕裂故障时，采集到的线激光曲线发生较大波动，经过图像处理后判断带式输送机发生纵向撕裂。本方法简单、可靠、处理效率高，可准确判断带式输送机运行过程中发生的纵向撕裂故障。
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公开(公告)号：CN105129370B
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201510477066.4
申请日：2015-08-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: B65G43/02
Abstract: 一种带式输送机纵向撕裂检测方法，在带式输送机上方的检测装置上装有CCD相机和线激光发射器，带式输送机上载有散状物料，物料均匀分布在皮带上。线激光发射器与带式输送机运动方向成一定夹角，发射的线激光与带式输送机运动方向垂直。线激光投射在物料上，物料的形状对线激光起到调制的作用，CCD相机采集调制后的线激光曲线，并传至处理器进行图像处理。当带式输送机无撕裂故障时，采集到的线激光曲线为一条平滑曲线。当带式输送机发生撕裂故障时，采集到的线激光曲线发生较大波动，经过图像处理后判断带式输送机发生纵向撕裂。本方法简单、可靠、处理效率高，可准确判断带式输送机运行过程中发生的纵向撕裂故障。
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公开(公告)号：CN105976021A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610350471.4
申请日：2016-05-24
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06N3/0427 , G01M13/00 , G01M13/045 , G06K9/0051 , G06K9/00536
Abstract: 本发明公开了一种带式输送机滚筒组件故障诊断方法，其针对滚筒体故障和轴承组件故障采用特征频率分析与神经网络方法进行故障诊断。首先利用振动传感器采集滚筒组件不同故障状况下的振动信号，再用EMD阈值方法对振动信号进行降噪处理，提取降噪信号的频域参量进行故障特征频率分析以判断轴承组件健康状况，另外提取时域参数构成特征向量作为神经网络系统的输入参量，由神经网络专家系统利用训练样本进行仿真训练，得到一套规则形成神经网络专家系统诊断机制，并根据诊断机制，基于提取的特征向量进行滚筒体故障诊断。所述方法能够实现对滚筒组件故障的诊断，有效提高滚筒组件故障诊断的效率。
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