權利要求書： 1.一種刮板輸送機故障診斷方法，其特征在于，步驟如下：
S1、將聲學信號采集模塊的采集端布置于軸端旁側，麥克風采集聲音信號，下位機將采集的聲音信號作為原始聲音信號傳輸至處理終端；
S2、處理終端對原始聲音信號進行處理，先通過EMD算法分解原始聲音信號，得到一系列IMF分量；
S3、篩選出M個敏感IMF分量，并將最敏感的IMF分量記為IMFsen-i；
S4、通過自相關分析法尋找并剔除IMFsen-i信號中存在模式混疊的數據段Smix；
S5、對剔除Smix數據段的IMFsen-i信號利用快速傅里葉變換進行分析，篩選出IMFsen-i信號的主要頻段成分區間[flow，fhigh]；
S6、對第i-1個IMF分量進行低通濾波，上截止頻率設置為fhigh，得到濾波后的信號Sfilter-i-1；對第i+1個IMF分量進行高通濾波，下截止頻率設置為flow，得到濾波后的信號Sfilter-i+1；將Sfilter-i-1、IMFsen-i和Sfilter-i+1進行相加重構得到信號S合；
S7、通過VMD算法對S合信號進行分解，得到一系列imf分量；
S8、篩選出最敏感的imf分量，記為imffinal，對此信號進行希爾伯特包絡譜分析，根據分析結果判斷刮板輸送機是否存在故障。
2.根據權利要求1所述的一種刮板輸送機故障診斷方法，其特征在于，S3的具體步驟為：
S30、計算各IMF分量的相關系數r；
S31、計算各IMF分量的峭度指標k；
S32、計算各IMF分量的融合指標k_r，
k_r＝k+r；
S33、按各IMF分量融合指標的大小排序各IMF分量，融合指標越大，對應IMF分量越敏感，融合指標最大的IMF分量為最敏感的IMF分量。
3.根據權利要求2所述的一種刮板輸送機故障診斷方法，其特征在于，S32計算各IMF分量的融合指標k_r前，先分別對S30計算的各IMF分量的相關系數r及S31計算的各IMF分量的峭度指標k均進行歸一化處理，利用處理后的相關系數
及處理后的峭度指標
進行各IMF分量的融合指標k_r計算。
4.根據權利要求3所述的一種刮板輸送機故障診斷方法，其特征在于，歸一化處理采用如下計算模型：
其中，
為歸一化處理后的相關系數
或峭度指標
x為歸一化處理前IMF分量對應的相
聲明：
“刮板輸送機故障診斷系統和診斷方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)
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編輯：中冶有色網
來源：中國礦業大學
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2025年08月05日 ~ 07日 
