隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和繁榮，帶式輸送機(jī)有著輸送能力越來(lái)越大、輸送距離越來(lái)越長(zhǎng)的趨勢(shì)。這就要求帶式輸送機(jī)的功率要大，但一味的前進(jìn)功率也可能出現(xiàn)各種缺陷。因此，如何合理選擇帶式輸送機(jī)的驅(qū)動(dòng)設(shè)備是其規(guī)劃的關(guān)鍵，也是帶式輸送機(jī)規(guī)劃是否合理、能否正常工作、維修費(fèi)用和維…
隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和繁榮，帶式輸送機(jī)有著輸送能力越來(lái)越大、輸送距離越來(lái)越長(zhǎng)的趨勢(shì)。這就要求帶式輸送機(jī)的功率要大，但一味的前進(jìn)功率也可能出現(xiàn)各種缺陷。因此，如何合理選擇帶式輸送機(jī)的驅(qū)動(dòng)設(shè)備是其規(guī)劃的關(guān)鍵，也是帶式輸送機(jī)規(guī)劃是否合理、能否正常工作、維修費(fèi)用和維修量是否較少的關(guān)鍵。為了解決現(xiàn)有的帶式輸送機(jī)托輥缺陷檢測(cè)方法存在的問(wèn)題，如采用觸摸測(cè)量、不方便設(shè)備操作、不適合井下大型規(guī)劃的缺陷檢測(cè)等，提出了一種基于小波去噪和BP-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的托輥缺陷檢測(cè)方法。采集壓路機(jī)工作時(shí)的音頻信號(hào)，采用軟閾值法和硬閾值法相結(jié)合的折疊法對(duì)音頻信號(hào)進(jìn)行去噪；將每層小波微分信號(hào)的能量和作為該層的特征值，通過(guò)處理系數(shù)對(duì)低頻部分的特征值進(jìn)行變換，降低其在總能量中的百分比，使缺陷特征更加明顯；將提取的特征向量輸入到BP-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進(jìn)行缺陷檢測(cè)。檢測(cè)結(jié)果表明，該方法對(duì)托輥信號(hào)正常、托輥表面裂紋、磨損等缺陷的識(shí)別率達(dá)到96.7%。與傳統(tǒng)的光譜分析技術(shù)相比，具有工作量少、精度高等優(yōu)點(diǎn)；與溫度檢測(cè)技術(shù)相比，該方法采用非接觸式設(shè)備方法，設(shè)備越方便，檢測(cè)方案越大，具有較好的應(yīng)用前景。