论文部分内容阅读
针对现有煤矿机电设备故障预测技术的不足，以已有的煤矿机电设备点检数据为基础，提出基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的煤矿机电设备健康预测技术。以大同煤矿集团公司马脊梁矿DTL1400型胶带输送机高速轴非驱动端温度为点检参数，对LS-SVM的设备健康趋势预测方法进行了验证。实验结果表明， LS-SVM能够很好地对煤矿机电设备故障进行预测。