检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张彦武 Zhang Yanwu(Shanxi Liliu Xinrui Coal Industry Co.,Ltd.,Lyuliang Shanxi 033299,China)
机构地区:[1]山西离柳鑫瑞煤业有限公司,山西吕梁033299
出 处:《机械管理开发》2024年第12期214-215,218,共3页Mechanical Management and Development
摘 要:针对矿井通风系统运行时缺乏故障诊断和预警机制导致风机运行时故障率高,给井下通风安全造成较大隐患的问题,提出了一种新的矿井通风机异常状态诊断系统。该系统通过时域特征参数、卷积神经网络判断的方式实现了对风机运行状态的自动诊断和分析。根据实际应用表明,该风机异常状态诊断系统对风机异常状态判断的准确性达到了98.6%,极大地提升了风机运行的可靠性。Aiming at the lack of fault diagnosis and early warning mechanism during the operation of mine ventilation system,which leads to the high failure rate of fan operation and causes big hidden danger to the safety of underground ventilation,a new abnormal state diagnosis system for mine ventilation fan is proposed,which realizes the automatic diagnosis and analysis of the fan operation state by the way of the time domain feature parameter and the judgment of convolutional neural network.According to the practical application,the accuracy of the fan abnormal state diagnosis system in judging the abnormal state of the fan reaches 98.6%,which greatly improves the reliability of fan operation.
分 类 号:TD724[矿业工程—矿井通风与安全] TP277[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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