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采煤机滚动轴承故障诊断新方法.pdf
第43卷第5期 工 矿 自 动 化 VoI．43No．5
2017
2017年5月 andMineAutomation May
‘Industry
文章编号：1671—251X(2017)05—0050—04
公茂法，郭一萱，闫鹏，等．采煤机滚动轴承故障诊断新方法[j]．工矿自动化，2017，43(5)：50一53．
采煤机滚动轴承故障诊断新方法
公茂法， 郭一萱， 闫鹏， 吴娜， 张超
(山东科技大学电气与自动化工程学院，山东青岛266590)
摘要：针对基于K—means聚类算法的采煤机滚动轴承故障诊断结果存在不稳定的问题，提出了一种
基于TDKM—RBF神经网络的采煤机滚动轴承故障诊断新方法。该方法采用Tree
络的参数，再将训练好的神经网络用于故障诊断。仿真结果表明，该方法的聚类过程迅速，稳定性较高，提高
了采煤机滚动轴承故障诊断的正确率。
关键词：采煤机；滚动轴承；故障诊断；波动性；径向基核函数；K—means聚类算法；TD算法
18：07
中图分类号：TD632 文献标志码：A 网络出版时间：2017一04—25
of ofshearer
Anewfault method
diagnosis r011ingbearing
YAN WU ZHANGChao
GONG GUO Na，
Maofa， Yixuan， Peng，
Electrical and of
of
(College EngineeringAutomation，ShandongUniVersity
Scienceand
Technology，Qingdao266590，China)
infault resultfor ofshearer
Abstl?act：Inviewofunstable existed
problem diagnosis roUingbearing
newfault methodof ofshearerbasedon
basedonK—means roUing
clusteringalgorithm，a diagnosis bearing
Distributiontodetermine
TDKM—RBFneuralnetworkwas method Tree
proposed．Theadopts algorithm
initial centeroftheK—means soastoeliminate ofK—means
clustering cl
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