SVM-Wavelet结合算法提升矿井风机故障预测精度

本文主要探讨了在矿井通风机故障预测中，如何应用SVM（支持向量机）和小波（Wavelet）组合算法来提高预测精度和处理非平稳信号的问题。传统的单一预测方法存在滤波不足和预测精度不高的局限，而SVM-Wavelet算法通过结合小波变换的信号处理能力以及SVM的机器学习特性，能够有效地提取特征并构建预测模型。 小波分析作为一种多分辨率分析工具，特别适合处理非平稳信号，因为它能够捕捉到信号在不同尺度下的细节信息。在本文中，信号先经过小波变换进行降噪和特征提取，这有助于减少噪声干扰，提取有用的特征信息，这对于后续的故障预测至关重要。SVM作为一种强大的分类器，通过构建高维空间的决策边界，能够在处理复杂数据集时提供较高的预测性能。 结合Matlab的LabVIEW上位机软件，作者实现了SVM-Wavelet模型的实时预测，这使得该方法在实际工业环境中的应用更为便捷。实验结果显示，利用这种方法预测通风机的故障，平均切削力的仿真值与试验值之间的相对误差保持在10%以内，表明模型具有较高的准确性和可靠性。 文章还提及了离散元方法在岩石切削力仿真中的应用，特别是在二维离散元软件中，它可以模拟岩石的断裂过程和颗粒分布，与试验数据有良好的一致性。通过与传统有限元方法的比较，离散元法显示出其在复杂地质条件下的优势，尤其是在模拟破碎力学行为方面。 参考文献中列举了多个相关的学术研究，这些研究不仅提供了理论支持，也展示了其他领域的类似应用，如刀具切削、镐型截齿的实验研究、以及岩石切削力的计算和分析。这些研究为本文的SVM-Wavelet在矿井通风机故障预测中的应用提供了丰富的背景和实践经验。 总结来说，本文的核心贡献在于提出了一种有效的故障预测方法，通过SVM-Wavelet的结合，提高了矿井通风机故障预测的精度，并且在实际软件平台上的集成展示出其应用潜力。同时，它还展示了离散元在岩石切削力模拟中的价值，为其他领域的问题解决提供了新的视角。