基于神经网络的采煤机系统故障预测与诊断研究

通过监测采煤机的实时工作状态参数,并利用神经网络在数据处理方面具有高度的并行性的特点,对采煤机系统的故障属性进行预测与诊断。结果表明,除在极少数时间节点外,采用该方法得到的预测值与实际值的误差都较小。因此,基于神经网络的方法,建立采煤机系统的故障预测与诊断模型,有利于提高故障的诊断效率,对现场施工具有一定的理论指导意义。

Research on Fault Prediction and Diagnosis of Shearer System Based on Neural Network