SOM神经网络在球磨机故障诊断中的有效应用

本文探讨了一种切实可行的球磨机故障诊断方法，球磨机作为矿石研磨工艺中的关键设备，其控制系统复杂，涉及到多种连锁条件。作者利用自组织特征映射（SOM）神经网络技术，这是一种模仿人脑自组织特性的计算模型，能够通过频谱和波形特征来捕捉和识别球磨机运行中的异常情况。SOM网络通过自动划分输入模式的响应区域，有效地解决了球磨机故障诊断的难题。 文章详细介绍了SOM网络的工作原理，指出其优点在于非线性映射、信息分布存储、并行处理和自学习能力，特别适合处理像球磨机这样的复杂系统。作者在MATLAB环境中提供了球磨机故障诊断的实际案例，通过理论研究和实验数据分析，证实了这种方法的有效性和可行性。 研究结果显示，通过频谱和波形特征的分析，可以提取出球磨机在故障发生时的征兆集和故障集，进而确定具体的故障特征，这对于提高设备维护效率，预防潜在风险具有重要意义。这项工作对于提升球磨机的健康管理和故障预防具有重要的实际价值，也为其他复杂工业设备的故障诊断提供了新的思路和技术支持。