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基于神经网络的采煤机系统故障预测与诊断研究

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。

论文目录

  • 1 采煤机故障来源分析
  • 2 神经网络诊断方法概述
  • 3 基于神经网络的采煤机故障诊断模型
  • 4 基于神经网络对采煤机系统故障预测分析
  • 5 结语

    • 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

    文件大小: 409K

    下载量: 101

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/177cc0923dc48ea4c1315d6a.html