采煤机滚动轴承故障诊断新方法

Abstract

针对基于K-means聚类算法的采煤机滚动轴承故障诊断结果存在不稳定的问题，提出了一种基于TDKM-RBF神经网络的采煤机滚动轴承故障诊断新方法。该方法采用Tree Distribution算法确定K-means聚类算法的初始聚类中心，消除K-means聚类结果的波动性，采用K-means算法确定RBF神经网络的参数，再将训练好的神经网络用于故障诊断。仿真结果表明，该方法的聚类过程迅速，稳定性较高，提高了采煤机滚动轴承故障诊断的正确率。