矿井提升机自适应神经模糊故障诊断策略研究

• 作者: 何凤有 王峰 谭国俊
• 来源期刊: 煤炭科学技术
• 学科: 工学
• 关键词: 减法聚类 提升机 故障诊断 自适应神经模糊推理系统 煤矿安全
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 机电与自动化
• 页码范围: 78-81
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.13199/j.cnki.cst.2014.02.021

摘要

基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS),以从提升机系统采集的电流信号、液压站压力信号、提升载荷、提升速度、加速度信号为输入变量,构造了矿井提升机自适应神经模糊故障诊断模型,该诊断模型以减法聚类算法为基础,通过将提升系统中机械、电气、液压等参数经过预处理后作为输入特征向量引入该诊断模型.采用从某矿主井提升机系统中采集的提升机运行数据对ANFIS进行训练,训练成功后,利用该模型成功地实现了对该提升机系统过载、重物下放以及液压站欠压等情况的故障诊断,验证了该诊断策略的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭国俊	中国矿业大学信息与电气工程学院	152	1729	21.0	35.0
2	何凤有	中国矿业大学信息与电气工程学院	107	928	16.0	26.0
3	王峰	徐州工程学院信电工程学院	52	193	6.0	11.0