金属矿山

作者：蔡安江,李涛,王洪波,田凤阳,杨洁

单位：1. 西安建筑科技大学机电工程学院，陕西 西安 710055；2. 西安建筑科技大学华清学院，陕西 西安 710043； 3. 河北省带式输送机技术创新中心，河北 衡水 053000

关键词：带式输送机 ,故障准确诊断, D-S证据理论, 核极限学习机, 支持向量机, 量子粒子群优化,

基金：教育部"蓝火计划"产学研联合创新项目（编号：2014-LHJH-HSZX-018），陕西省教育厅专项科研计划项目（编号：18JK1023）。

针对带式输送机运行过程中的典型故障，提出了一种基于特征级与决策级的双层融合故障准确诊断方法。建立了带式输送机故障诊断信息融合模型，提取带式输送机故障信息的基本特征和小波包特征，实现特征级融合，并使用量子粒子群优化的核极限学习机与支持向量机2种分类器进行特征级的故障诊断；采用D-S证据理论将2种分类器的特征级故障诊断结果再融合，实现决策级的故障诊断。利用2种分类器的概率输出构造基本概率赋值函数，有效解决了D-S证据理论中基本概率赋值函数的构造。搭建带式输送机实验台，使用MATLAB进行实验验证，结果表明该方法的故障识别准确率可达97%，提高了故障诊断的准确度。

来源：2020年第04期

《金属矿山》期刊编辑部

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