掘进机动载荷识别方法

Gong-kuang zidonghua

闫琳¹  晋涛²  韩钰²  张世峰²  张颖²  王伟²  刘星廷²  吴东洵³ 

[1] 国网山西省电力公司太原供电公司，山西 太原030012;国网山西省电力公司电力科学研究院， 山西 太原030001;国网山西省电力公司经济技术研究院， 山西 太原030006;

关键词: 掘进机;    动载荷识别;    截割速度调整;    多神经网络;    证据理论;   

DOI  :  10.13272/j.issn.1671—251x.2016.10.002

来源: DOAJ

【 摘 要 】

针对掘进机工作时负载多变、动载荷实时识别难度大等问题，提出了一种基于多神经网络与证据理论相融合的掘进机动载荷识别方法。该方法采用RBF神经网络，分别对掘进机振动信号垂直、水平、轴向分量进行初步处理，然后采用D-S证据融合理论，对RBF神经网络处理所得的初步结果进行融合诊断，实现掘进机动载荷的实时识别。实例分析结果表明，该方法对于掘进机动载荷的识别准确率达88%。

【 授权许可】

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