基于小波神经网络的矿用通风机监控及诊断系统  

Monitoring and Diagnosis System of Mine Ventilator Based on Wavelet Neural Network

作　　者：李东辰[1] 朱伟[1] 闫其娇[1] 庞敏敏[1] 

机构地区：[1]安徽理工大学电气与信息工程学院,安徽淮南232001

出　　处：《煤矿机械》2011年第9期253-255,共3页Coal Mine Machinery

摘　　要：采用小波与神经网络松散结合的方法,选择LabWEV为软件开发平台,开发出了一套集数据采集、处理、显示、故障诊断、报警等功能的实时监测及诊断系统。该系统能准确地监测风机运行状况,并有效地诊断风机发生的振动故障。Using method of loosely coupling of wavelet and network, LABWEV for software development platform is choosen, developing real-time monitoring and diagnosis system containing a set of functions of data acquisition ,processing ,displaying ,alarming and so on. The system can monitor running state of fan accurately and can diagnose shaking trouble of fan effectively.

关 键 词：小波神经网络 LABVIEW MODBUS通信协议 故障诊断 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TD441[自动化与计算机技术—控制科学与工程]