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基于小波网络的矿井提升机钢丝绳磨损程度趋势预测研究
基于小波网络的矿井提升机钢丝绳磨损程度趋势预测研究
作者:
代月明
朱习军
李宏毅
王成刚
王致杰
陈志巧
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
提升机
特征参数
小波神经网络
故障预测
摘要:
提升机是煤矿生产的重要设备,开展故障预报是减少提升机突发故障、提高预知维修的重要手段之一。通过对矿井提升机关键特征参数的时间序列预报,即可实现故障预报。小波网络比一般神经网络具有更多的自由度,从而使其具有更灵活有效的函数逼近能力。小波神经元的良好局部特性和多分辨率学习实现了与信号的9良好匹配,使得小波网络有更强的自适应能力、更快的收敛速度和更高的预报精度。因此本文采用小波网络对提升机钢丝绳磨损度、空动时间、衬垫磨损寿命、闸瓦间隙△、残压Pc、制动盘偏摆度δ进行故障预测。对保证矿井提升机安全和高效运行具有重要意义。
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内容分析
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引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
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文献信息
篇名
基于小波网络的矿井提升机钢丝绳磨损程度趋势预测研究
来源期刊
可编程控制器与工厂自动化(PLC FA)
学科
工学
关键词
提升机
特征参数
小波神经网络
故障预测
年,卷(期)
2005,(2)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
119-121
页数
3页
分类号
TP273
字数
语种
DOI
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
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参考文献
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引证文献
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2001(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2005(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
提升机
特征参数
小波神经网络
故障预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
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主办单位:
出版周期:
月刊
ISSN:
1606-5123
CN:
开本:
大16开
出版地:
邮发代号:
创刊时间:
1995
语种:
chi
出版文献量(篇)
9594
总下载数(次)
34
总被引数(次)
7448
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