一种煤矿带式输送机故障诊断方法

Abstract

针对煤矿带式输送机故障种类繁多且各征兆存在交叉，严重影响故障诊断的时效性和可靠性的问题，提出了一种煤矿带式输送机故障诊断方法。该方法采用粗糙集与神经网络相结合的故障诊断技术，通过粗糙集属性约简算法优化输入的故障征兆集，得到最优约简集；将约简后的最小条件属性集输入BP神经网络进行合理训练，经过不断学习优化，最终得到诊断决策规则；将约简的相应测试征兆属性样本输入训练好的网络进行故障诊断，判别出相应故障。仿真结果表明，该方法能够充分删除冗余信息，加快网络训练速度，提高带式输送机故障诊断精度。