【摘 要】
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矿井提升机故障诊断主要通过对实时信号的采集与分析来实现,针对故障数据信息的利用率较低,以及故障特征属性之间存在相关性导致无法准确提取故障诊断规则等问题,提出利用Ken
【机 构】
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太原理工大学机械工程学院; 煤矿综采装备山西省重点实验室; 山西焦煤集团有限责任公司博士后科研工作站;
【基金项目】
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山西省青年科技研究基金项目(201601D021084);山西省研究生教育改革研究项目(2017JG30);国家自然科学基金项目(51875386)
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矿井提升机故障诊断主要通过对实时信号的采集与分析来实现,针对故障数据信息的利用率较低,以及故障特征属性之间存在相关性导致无法准确提取故障诊断规则等问题,提出利用Kendall和谐系数对C4.5算法进行优化,以提高故障分类的准确率。采用Python语言编写了C4.5决策树算法程序,以输出树形图的方式更直观地展示分类效果,并且通过试验验证了该诊断方法的正确性与诊断准确率。结果表明,该诊断方法在提升机的故障诊断中具有很高的应用价值。
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