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作者：赵福媛;王波;苏乐;程永军;杨欢;王欢乐;赵成龙;曹现刚;鲁麒;
单位：西安科技大学机械工程学院;陕西省矿山机电装备智能检测与控制重点实验室;西安重装蒲白煤矿机械有限公司;
摘要：减速器作为刮板输送机的关键部件，需要对其健康状态做出及时、准确的评估。针对复杂工况下刮板输送机减速器的数据表达能力弱、健康状态评估模型准确率低等问题，提出了一种基于MF-Transformer的刮板输送机减速器健康状态评估方法。首先，根据刮板输送机减速器的结构和工作性能，结合专家经验和历史状态数据，选取能够表征刮板输送机减速器运行状态的关键监测参数，采用滑动平均法对刮板输送机减速器状态监测参数进行数据预处理；其次，运用扩展卡尔曼滤波器构建刮板输送机减速器的健康状态评估指标，划分刮板输送机减速器的健康状态等级；然后，通过格拉姆角场、马尔可夫转移场和递归图的图像编码方法将一维数据表征为二维图像特征，并将多图特征融合输入Transformer模型，构建刮板输送机减速器的健康状态评估体系；最后，实验结果表明：MF-Transformer方法与回溯搜索算法优化支持向量机、XGBoost和CNN-XGBoost方法相比，评估准确率平均提高了2.58%～9.71%,特异度平均提高了3.23%～5.19%,查准率平均提高了5.29%～16.03%,召回率平均提高了5.38%～22.50%,调和平均数平均提高了6.23%～19.87%,该方法具有较好的评估性能。
关键词：刮板输送机减速器;;多图特征;;Transformer;;健康等级划分;;健康状态评估
基金资助：国家自然科学基金重点资助项目(51834006);国家自然科学基金资助项目(52274158)
