基于神经网络的矿用胶带输送机健康诊断模型

本文主要探讨了在矿用胶带输送机健康状态监控领域的创新应用。针对店坪煤矿二水平主运输巷的SDJ-1000/2×90型胶带输送机，作者利用神经网络算法进行实时运行状况的动态评测。神经网络算法被选择来评估机器中故障率较高的关键组件，包括电机、齿轮箱、滚筒和托辊等。这些参数被作为输入，用于构建一个基于神经网络的矿用胶带输送机健康状态评估模型。 作者郝二文考虑到煤矿生产的复杂性和设备安全的重要性，因为胶带输送机在井下作业中起着至关重要的作用，其稳定运行直接影响到整个开采过程和工人的生命安全。由于胶带输送机在高负荷和恶劣环境下可能出现如跑偏、撕裂、断带和堆煤等故障，对胶带输送机健康状态的实时监控和准确评估变得尤为重要。 通过实际运行数据的检验，研究结果显示，这种方法能够有效地预测并评估胶带输送机的当前健康状况，这对于及时发现潜在问题、减少故障发生、提高设备可靠性以及保障煤矿的高效生产具有重要意义。文章的关键点在于采用神经网络技术，这是一种非线性建模方法，能够处理大量复杂数据，并在无需精确数学模型的情况下捕捉系统间的复杂关系。 本研究为煤矿机械健康管理提供了一种新颖且实用的方法，通过对SDJ-1000/2×90型胶带输送机的实例分析，证明了神经网络在监测和预测矿用胶带输送机健康状态方面的潜力。这一成果有助于煤矿企业优化设备维护策略，提升整体运营效率。