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基于LSTM算法的門(mén)座式起重機減速箱故障診斷研究
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廣東省特種設備檢測研究院珠海檢測院

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廣東省特種設備檢測研究院科技項目(2020JD-2-04);廣東省特種設備檢測研究院科技項目(2020JD-2-05);廣東省市場(chǎng)監督管理局科技項目(2018CT10);國家市場(chǎng)監督管理總局技術(shù)保障專(zhuān)項項目(2019YJ014);


Research On Fault Diagnosis of Gearbox of Portal Crane Based on LSTM Algorithm
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    摘要:

    為實(shí)現門(mén)座式起重機減速箱機械故障的智能診斷和分類(lèi),運用長(cháng)短期記憶網(wǎng)絡(luò )構建了門(mén)座式起重機減速箱機械故障的自動(dòng)診斷分類(lèi)模型。首先設計并使用了基于labview的數據采集系統對門(mén)座式起重機的復合故障數據進(jìn)行了采集,結合東南大學(xué)公開(kāi)的齒輪箱故障數據建立了數據集。然后用數據增強的方法對數據進(jìn)行預處理,接著(zhù)采用長(cháng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),構建門(mén)座式起重機減速箱機械故障診斷模型。最后使用測試數據集對模型的診斷分類(lèi)準確性進(jìn)行了驗證實(shí)驗,結果表明該診斷模型能快速準確的對門(mén)座式起重機減速箱的機械故障進(jìn)行自動(dòng)診斷和分類(lèi),實(shí)現了96.8%的診斷分類(lèi)準確率,與傳統的基于CNN的診斷分類(lèi)模型相比,準確率提高了4.1%,為下一步便攜式智能診斷儀器的開(kāi)發(fā)和應用奠定了一定的理論基礎。

    Abstract:

    In order to realize the intelligent diagnosis and classification of mechanical failure of portal crane gearbox, the automatic diagnosis and classification model of mechanical failure of portal crane gearbox is constructed by using long-term and short-term memory network. Firstly, a data acquisition system based on labview is designed and used to collect the composite fault data of portal crane, and a data set is established based on the gearbox fault data published by Southeast University. Then the data is preprocessed by data enhancement method, and then the mechanical fault diagnosis model of portal crane gearbox is constructed by using long-term and short-term memory neural network. Finally, the diagnostic classification accuracy of the model is verified by the test data set. The results show that the diagnostic model can automatically diagnose and classify the mechanical faults of the portal crane gearbox quickly and accurately, and the diagnostic classification accuracy is 96.8%. Compared with the traditional diagnostic classification model based on CNN, the accuracy is improved by 4.1%, which lays a theoretical foundation for the development and application of portable intelligent diagnostic instruments in the next step.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

梁敏健,彭曉軍,劉德陽(yáng).基于LSTM算法的門(mén)座式起重機減速箱故障診斷研究計算機測量與控制[J].,2021,29(12):67-72.

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  • 收稿日期:2021-07-16
  • 最后修改日期:2021-08-20
  • 錄用日期:2021-08-23
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2021-12-24
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