摘要

研究提出了一种基于声发射源特征识别的矿井旋转机组碰摩故障检测方法。为了能对矿井旋转机组实时远程监控并实现分布式网络化管理,设计了一种基于ARM嵌入式系统的矿井旋转机组振动监测系统。针对高斯混合模型在建模时需要较多的训练数据的缺陷,提出了一种基于模糊矢量量化混合模型的声发射识别方法,该方法综合考虑了模糊集理论、矢量量化和高斯混合模型的优点,通过用模糊矢量量化误差尺度取代传统高斯混合模型的输出概率函数,减少了建模时对训练数据量的要求,提高了模型精度和识别速度。通过实验观察上位机输出结果,验证了监测数据的实时性和准确性,达到了对旋转机组运行的状态信息实时监测和故障诊断的要求。