基于声发射技术与改进SVM模型的煤矿转载机轴承故障诊断

摘要

煤矿转载机是井下煤炭运输核心设备，其轴承故障易引发停机及安全事故。传统振动、温度监测等方法存在早期故障敏感性低、抗干扰弱的问题。为提升诊断准确性与时效性，提出一种声发射技术结合粒子群优化（PSO）改进支持向量机（SVM）的方法：搭建故障模拟平台采集4类工况（正常和内圈、外圈、滚动体故障）声发射信号，经db4小波阈值去噪后，提取时、频、时频域特征构建17维向量；采用PSO优化SVM的惩罚参数与核参数，结合“一对一”策略构建多分类PSO-SVM模型。实验结果表明：该模型测试集准确率为97.2%，显著优于传统SVM(86.1%)与BP神经网络（90.3%）；在1 000～1 800 r/min、300～700 N工况下平均准确率超过92%，且声发射技术诊断效果优于振动技术，可为轴承早期故障诊断提供支撑。

关键词

煤矿转载机 / 轴承故障诊断 / 声发射技术 / 改进SVM / PSO / 特征提取

基金资助

国家能源集团与中煤科工集团智能化协同创新中心自立项目（GJNY-20-160）