【摘 要】
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矿井主要通风机是煤矿安全生产的关键性设备,被称为煤矿的"四大件"之一.它工作得好坏直接影响煤矿的安全生产.因此对其实施在线状态监测与故障诊断具有重要意义.该文结合矿井
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矿井主要通风机是煤矿安全生产的关键性设备,被称为煤矿的"四大件"之一.它工作得好坏直接影响煤矿的安全生产.因此对其实施在线状态监测与故障诊断具有重要意义.该文结合矿井主通风机的特点,以小波变换、付里叶变换作为振动信号预处理及特征提取的手段,把多层感知机和小波神经元网络作为故障模式识别的方法,利用灰色理论与神经网络预测判断状态的发展趋势,开发出在线监测与智能诊断设备,并在芦岭煤矿试运行,结果表明:将波理论、神经元网络理论应用于矿井主通风机的振动监测与智能诊断是可行的,比过去的付里叶变换更优越.此系统应用于现场,对于提高矿井综合管理水平具有重要意义.
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