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摘要:
矿井提升机是井下作业的重要运输设备,其运行状态对煤矿企业的安全生产具有关键作用.为了对矿井提升机故障进行实时监控,从而及时发现故障原因并采取措施,提出了一种基于自适应神经网络的矿井提升机故障诊断方法.首先对矿井提升机主轴系统结构及故障振动频率特征进行了分析,然后采用自适应神经网络算法对矿井提升机主轴故障诊断建立模型,实现对故障类型和故障程度的精确诊断,最后对所提出的模型进行了仿真测试.实验结果显示,该方法可以提供较高识别精度的故障诊断结果,为提升机的故障判断提供了参考依据.
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矿井提升机
故障诊断
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文献信息
篇名 基于自适应神经网络的矿井提升机故障诊断
来源期刊 煤矿机械 学科 工学
关键词 提升机 主轴 故障诊断 神经网络
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 故障·诊断
研究方向 页码范围 162-164
页数 3页 分类号 TD534
字数 语种 中文
DOI 10.13436/j.mkjx.202004055
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王建军 28 101 4.0 9.0
2 武秋俊 23 29 3.0 3.0
3 王晋涛 3 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
提升机
主轴
故障诊断
神经网络
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
煤矿机械
月刊
1003-0794
23-1280/TD
大16开
哈尔滨市古香街30号
14-38
1980
chi
出版文献量(篇)
21080
总下载数(次)
49
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