【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障诊断方法领域，尤其涉及一种基于pca-ga-bp神经网络的皮带机传动装置故障诊断方法及系统。
技术介绍
1、皮带机是煤矿生产中的主要设备，常常为了适应不同工作环境而进行升级和改造。可控启动传输（cst）传动装置因提供了高可靠性、稳定性好以及能有效延长皮带机使用寿命等优点，使其在长距离、大功率的皮带机中得到了广泛应用。但由于cst通常处于温度高、湿度大、易腐蚀的工作环境，且它对油质的要求较高，在实际生产中容易出现油温过高、冷却泵故障、润滑压力过低等故障。
2、目前，对于皮带机传动装置的故障诊断，大多采集单一的振动信号作为诊断依据。在机械设备的故障诊断过程中，单一传感器可能无法提供足够的信息来准确诊断故障，尤其是在复杂系统中。
3、当对机械设备进行故障诊断时，由于收集的机械设备运行数据过多，会造成数据冗余，增大运算量。
4、bp神经网络在故障诊断方面具有一系列的优势，这些优势使其成为该领域的重要工具。但是bp神经网络的权值和阈值是经过随机初始化得到的，会导致模型易于陷入局部最优，模型效果
【技术保护点】
1.一种基于PCA-GA-BP神经网络的皮带机传动装置故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于PCA-GA-BP神经网络的皮带机传动装置故障诊断方法，其特征在于：所述数据采集模块（1）通过振动传感器和油液传感器采集皮带机传动装置运行状态的参数数据，用于故障诊断，所述皮带机传动装置运行状态的参数数据包括：行星齿轮箱x方向的振动信号、行星齿轮箱y方向的振动信号、平行齿轮箱x方向的振动信号、平行齿轮箱y方向的振动信号、润滑油的温度、润滑油的金属磨粒直径、润滑油的介电常数、润滑油的含水率。
3.如权利要求1所述的一种基于PCA-...
【技术特征摘要】
1.一种基于pca-ga-bp神经网络的皮带机传动装置故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于pca-ga-bp神经网络的皮带机传动装置故障诊断方法，其特征在于：所述数据采集模块（1）通过振动传感器和油液传感器采集皮带机传动装置运行状态的参数数据，用于故障诊断，所述皮带机传动装置运行状态的参数数据包括：行星齿轮箱x方向的振动信号、行星齿轮箱y方向的振动信号、平行齿轮箱x方向的振动信号、平行齿轮箱y方向的振动信号、润滑油的温度、润滑油的金属磨粒直径、润滑油的介电常数、润滑油的含水率。
3.如权利要求1所述的一种基于pca-ga-bp神经网络的皮带机传动装置故障诊断方法，其特征在于：所述数据预处理模块（3）包括振动特征提取单元（31）、油液特征提取单元（32）、主成分分析单元（33），所述振动特征提取单元（31）用于对采集到的振动信号进行降噪及特征提取；所述油液特征提取单元（32）用于对采集到的油液信号进行特征提取；所述主成分分析单元（33）用于对振动特征集和油液特征集进行降维和融合。
4.如权利要求3所述的一种基于pca-ga-bp神经网络的皮带机传动装置故障诊断方法，其特征在于：所述振动特征提取单元（31）利用小波包分解对振动信号进行降噪及特征提取，步骤如下：
5.如权利要求3所述的一种基于pca-ga-bp神经网络的皮带机传动装置故障诊断方法，其特征在于：所述主成分分析单元（33）用于对振动特征集和油液特征集进行降维和融合，步骤如下：
6.如权利要求1所述的一种基于pca-ga-bp神经网络的皮带机传动装置故障诊断方法，其特征在于：所述故障诊断模块...
【专利技术属性】
技术研发人员：郝志勇，邓杰，修振东，于赫亮，
申请(专利权)人：辽宁工程技术大学，
类型：发明
国别省市：
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