采煤机关键零部件智能融合故障诊断方法与实现

• 作者: 王萌 丁华
• 来源期刊: 煤矿机械
• 关键词: 故障诊断 采煤机 参数诊断 深度残差网络 系统 智能融合
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 故障·诊断|Malfunction Imestigation
• 页码范围: 165-169
• 页数: 5页
• 分类号: TP277|TD421.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13436/j.mkjx.202106054

摘要

针对当前采煤机故障诊断系统诊断技术落后、无法精准确定故障位置及诊断结果片面等问题,提出了传统参数诊断法与神经网络相融合的智能故障诊断方法.通过对采煤机实时状态参数进行分析,保证诊断的及时性,同时借助深度残差网络强大的特征提取能力对故障部位进行分析,细化诊断结果,快速确定故障位置.2种方法相互融合,全面提高了系统的诊断效果.通过实验验证,参数诊断法和深度残差网络的准确率分别达到了100％和99.7％.基于该方法开发了采煤机关键零部件智能融合故障诊断系统,实现了采煤机关键零部件的在线监测和故障诊断,提高了采煤机故障诊断的智能化程度.