基于振动信号的煤矿机械齿轮故障诊断与应用研究  

作　　者：张亮 

机构地区：[1]山西煤炭运销集团华阳煤业有限公司,山西晋城048000

出　　处：《今日制造与升级》2025年第2期1-3,共3页Manufacture & Upgrading Today

摘　　要：针对煤矿机械传动齿轮故障诊断的实际需求,文章对齿轮常见故障类型及其机械性能的影响进行了分析。该方法采用短时傅里叶变换对振动信号的时频特征进行了提取,再利用一维卷积神经网络对齿轮的正常工况与故障工况进行了分类研究。实验通过采集振动信号数据对提出的方法在准确率、精确率、召回率及F1值等指标上的性能进行了测试与分析。实验结果表明,该方法在分类精度和抗噪性能方面达到了预期效果,能够有效解决传统方法对复杂工况适应性不足的问题,为煤矿机械齿轮故障诊断提供了高效可靠的技术支持。

关 键 词：齿轮故障 振动信号 卷积神经网络 煤矿设备 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]