[发明专利]一种基于神经网络的矿井主通风机故障诊断方法在审
| 申请号： | 202110889684.5 | 申请日： | 2021-08-04 |
| 公开（公告）号： | CN113568396A | 公开（公告）日： | 2021-10-29 |
| 发明（设计）人： | 李烨 | 申请（专利权）人： | 江苏矿星智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G05B23/02 | 分类号： | G05B23/02 |
| 代理公司： | 徐州创荣知识产权代理事务所(普通合伙) 32353 | 代理人： | 付艳艳 |
| 地址： | 221000 江苏省徐州市泉山区金山东*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于神经网络的矿井主通风机故障诊断方法。本方法通过对矿井主通风机历史故障数据的获取，选取合适的小波函数，对通风机的振动信号进行小波包分解，逐步从低频到高频进行分解，以获取各频段的特征向量。通过上述信号处理提取的振动信号的特征向量，形成故障诊断的征兆表，整理得出训练故障样本集，包括各频段的特征向量以及其对应的期望故障输出，各频段的特征向量作为神经网络的输入层和对应的期望故障输出作为神经网络的期望输出层。然后依据实验的方法确定隐层的层数和隐层神经元的个数。用样本数据训练神经网络，神经网络训练好后即可用于故障诊断系统。将矿井主风机获取的振动信号输入神经网络系统，即得到故障输出。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 矿井 通风机 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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