文献类型：期刊文章

作　　者：宫少琦[1] 张伟[2] 国明笛[3]

机构地区：[1]沈阳鼓风机集团测控技术有限公司,沈阳110869 [2]大连大高阀门股份有限公司,辽宁大连116037 [3]三一重型装备有限公司,沈阳110027

出　　处：《煤矿机械》

基　　金：国家自然科学基金青年科学基金项目(41002075)

年　　份：2017

卷　　号：38

期　　号：4

起止页码：180-183

语　　种：中文

收录情况：AJ、CSA、CSA-PROQEUST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：通过对矿井提升机故障机理的研究,提出矿山设备信息的优势特征频率提取的方法,构造基于FTA-SVM优化算法的智能故障诊断模型,将其应用于矿井提升机工程实例中,并与人工诊断结果进行对比,同诊断结果基本一致,验证了该方法的可行性,从而解决了智能诊断方法中先验知识库匮乏的问题,也充分体现了基于FTA-SVM智能故障诊断方法的训练速度快、诊断精度高和自适应能力强等特点。

关 键 词：矿井提升机 振动测试 支持向量机  故障树 故障诊断  

分 类 号：TD534]