【摘 要】
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掘进机是煤矿井下机械化掘进巷道的主要工程设备,其工作可靠性、稳定性、故障率等直接影响巷道进尺量、断面成形及截割效率。针对掘进机故障频繁发生而且难于诊断的现状,提出
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掘进机是煤矿井下机械化掘进巷道的主要工程设备,其工作可靠性、稳定性、故障率等直接影响巷道进尺量、断面成形及截割效率。针对掘进机故障频繁发生而且难于诊断的现状,提出了利用主成分分析方法对掘进机实时数据进行特征信息提取,建立掘进机故障变量的诊断模型。结果表明,该方法在信息量损失较小的前提下,可以对掘进机故障作出定量评价。
Roadheader is the main engineering equipment of mechanized roadway in coal mine. The reliability, stability and failure rate of the roadheader directly affect the roadway gauge, cross-section forming and cutting efficiency. In view of the frequent and difficult diagnosis of roadhear, the paper proposed a method of principal component analysis to extract the feature information from the real-time data of roadheader and establish the fault diagnosis model of roadheader. The results show that this method can make a quantitative evaluation of TBM failures with less loss of information.
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