基于神經網絡的礦井提升機故障診斷系統研究.pdf

1、煤礦機電和提升運輸事故在煤礦事故中占較大比例，僅次于頂板和瓦斯事故。據煤炭系統20世紀1990年抽樣統計，礦井提升機事故中斷繩事故占統計事故總數的29.6％、過卷蹾罐占總數的26.7%，占據提升機事故第一、二位。因此迫切需要研究故障產生的原因，掌握其規(guī)律，提出解決的方法。
　　本文針對礦井提升機故障，尤其是提升機斷繩故障診斷和發(fā)生斷繩故障后迅速定位導致斷繩故障產生的故障源問題作了深入地研究。
　　論文首先論述了國內外神經網絡

2、在礦井提升機故障診斷領域的研究與應用情況，分析了存在的問題。就礦井提升機運行數據的樣本的科學提取引入了數據挖掘技術；改進了LMBP算法，提高了訓練的快速性；構建了一種新的故障診斷神經網絡，解決了提升機故障預測預報（由因及果）和因果關系非一一對應的情況下故障源定位問題；將網絡修剪方法引入礦井提升機故障診斷系統，實現神經網絡的結構優(yōu)化；最后設計了以C8051F020為核心的數據采集裝置，將采集數據經485總線傳輸到上位機再經網絡傳至故障診斷