论文摘要
通过监测采煤机的实时工作状态参数,并利用神经网络在数据处理方面具有高度的并行性的特点,对采煤机系统的故障属性进行预测与诊断。结果表明,除在极少数时间节点外,采用该方法得到的预测值与实际值的误差都较小。因此,基于神经网络的方法,建立采煤机系统的故障预测与诊断模型,有利于提高故障的诊断效率,对现场施工具有一定的理论指导意义。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵冲,王碧霞,祝帆
关键词: 采煤机,诊断,预测,神经网络
来源: 煤炭技术 2019年08期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 矿业工程
单位: 长江大学机械工程学院
分类号: TD421.6
DOI: 10.13301/j.cnki.ct.2019.08.059
页码: 178-181
总页数: 4
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