基于概率神经网络（PNN）的矿井提升机故障诊断研究

• 作者: 宋伟 尹涛
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 矿井提升机 故障诊断 小波包分解 概率神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 【在线测试与故障诊断】
• 页码范围: 187-189,194
• 页数: 4页
• 分类号: TP2
• 字数: 2353字
• 语种: 中文

摘要

煤矿主副井提升机是煤矿生产中的关键设备，在井下煤炭提升以及设备和人员运送环节承担着重要作用，其工作状况的好坏，将直接影响矿井能否正常生产。本文以提升机主轴装置为研究对象，研究运用小波包能量法对监测的振动信号提取特征向量，基于概率神经网络建立故障诊断模型，在Matlab环境下进行仿真。结果表明，基于概率神经网络（PNN）建立的故障诊断模型收敛速度快，能够对提升机主轴装置的故障类型及故障位置进行很好地预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋伟	河南城建学院电气与信息工程学院	2	9	1.0	2.0
2	尹涛	海信山东冰箱有限公司制造中心装备部	1	9	1.0	1.0