礦井通風(fēng)機(jī)故障預(yù)測(cè)的策略研究.pdf

1、煤礦通風(fēng)機(jī)是工礦企業(yè)中占據(jù)舉足輕重作用的一類旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備，同時(shí)在煤礦企業(yè)的經(jīng)濟(jì)建設(shè)和生產(chǎn)過程中有著不可忽視的地位。但是機(jī)械設(shè)備在使用過程中會(huì)產(chǎn)生故障，而煤礦通風(fēng)機(jī)一旦出現(xiàn)故障，就會(huì)造成不可估計(jì)的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失。所以，煤礦通風(fēng)機(jī)在運(yùn)轉(zhuǎn)過程中有必要對(duì)其運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)、診斷和預(yù)測(cè)。故障預(yù)測(cè)是指在通風(fēng)機(jī)出現(xiàn)故障之前能夠根據(jù)其之前的運(yùn)行狀態(tài)總結(jié)規(guī)律，從而來(lái)判斷下一時(shí)刻通風(fēng)機(jī)是否正常的一種估計(jì)方法，這對(duì)減小煤礦事故和提高安全生產(chǎn)以及經(jīng)濟(jì)建設(shè)都

2、是一項(xiàng)極具實(shí)際意義的理論研究。
　　由于單一預(yù)測(cè)算法對(duì)非線性非平穩(wěn)信號(hào)的處理效果不理想，且存在濾波不徹底、適用性不寬以及預(yù)測(cè)精度不高等缺點(diǎn)，本文提出基于小波SVM組合算法對(duì)通風(fēng)機(jī)進(jìn)行故障預(yù)測(cè)。首先，通過小波和小波包分析對(duì)振動(dòng)傳感器所測(cè)得的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行去噪、濾波和分解，提取其系數(shù)所重構(gòu)的特征值，作為支持向量機(jī)的輸入向量;其次，支持向量機(jī)對(duì)輸入樣本進(jìn)行訓(xùn)練建模來(lái)估計(jì)下一時(shí)刻的真實(shí)值;最后，將設(shè)計(jì)的模型應(yīng)用于可與Matlab軟件無(wú)縫連接