基于深度自编码网络的采煤机截割部减速器故障诊断

来源期刊：煤炭科学技术2019年第11期

论文作者：毛君 郭浩 陈洪月

文章页码：123 - 128

关键词：采煤机;截割部;减速器;深度自编码网络;故障诊断;

摘    要：为了准确诊断采煤机截割部减速器故障,提出基于深度自编码网络（Deep Auto-Encoder Networks,DAENs）的故障诊断方法。DAENs模型以减速器箱体内油位、油液杂质量、齿轮磨损量、截割部电动机工作温度、冷却水流量、冷却水压力、油中水分7个特征参数作为可视输入,通过非监督逐层贪婪学习得到更好的高层特征表示,避免人工特征提取的繁琐与不准确,增强识别过程的智能性。最后对所提出的方法进行测试,测试结果表明该方法相比于BP神经网络,收敛速度快、避免了局部最优,且诊断精度及稳定性方面优越,可以对采煤机截割部减速器的故障进行准确诊断。