【摘 要】
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提升机系统是煤矿的四大系统之一,素有矿山咽喉之称。提升机系统的安全至关重要,从超前防护的思想模式出发,研究提升机系统故障的早期故障预兆与做出预测,目前是个难题。本文
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提升机系统是煤矿的四大系统之一,素有矿山咽喉之称。提升机系统的安全至关重要,从超前防护的思想模式出发,研究提升机系统故障的早期故障预兆与做出预测,目前是个难题。本文对提升机故障诊断做了研究与设计,总体讨论了矿井提升机的组成,对其各个部分进行了故障分析。以ARM S3C2440为核心设计了嵌入式数据采集的硬件系统,并基于linux操作系统对提升机数据采集部分驱动程序进行了开发,具有精度高、速度快的特点。综合现代智能测试与诊断技术,研究开发了一个基于BP神经网络系统的提升机故障诊断系统。应用三层BP神经网络可以实现任意非线性的输入输出逻辑关系,用在故障模式识别时,其结果有收敛解。所以我们引入智能BP网络在诊断过程中,利用发生故障时的各种信息作为样本,应用Matlab工具箱进行仿真,以部分故障为例进行了网络训练,训练好的神经网络经测试达到了诊断的效果,可以进行提升机故障模式的识别。
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