【摘 要】
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为了提高矿井局部通风安全管理水平,减少停风次数和时间,利用虚拟仪器技术对局部通风机运行振动信号进行采集,运用小波包能量法对采集到的振动信号进行特征向量提取,建立 BP
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为了提高矿井局部通风安全管理水平,减少停风次数和时间,利用虚拟仪器技术对局部通风机运行振动信号进行采集,运用小波包能量法对采集到的振动信号进行特征向量提取,建立 BP 神经网络模型用于局部通风机故障检测和识别。实例分析结果表明,采用以上多元技术融合方法时局部通风机进行监测和诊断具有较好的可靠性和诊断精度。
In order to improve the local ventilation safety management level of mines, reduce the frequency and time of wind stopping, virtual instrument technology is used to collect the vibration signal of local ventilator. The wavelet packet energy method is used to extract the feature vectors of the acquired vibration signals. BP neural network Model for local fan fault detection and identification. The results of the example analysis show that the monitoring and diagnosis of the local ventilator with the above multivariate fusion method have good reliability and diagnostic precision.
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