基于AI技术的矿用带式输送机驱动装置故障诊断预警研究
张硕
晋能控股装备制造集团赵庄煤业,山西长治 046600
摘要：针对矿用带式输送机驱动装置采用传统人工检修方法劳动强度大、准确率低、覆盖面小、监测手段单一等问题,提出一种基于AI智能专家算法的矿用带式输送机驱动装置故障诊断预警系统,通过AI识别和分析驱动装置齿轮不对中,游移、偏心、磨损、游移、破裂或断齿等齿轮组合状态异常工况故障的啮合频率(GMF)特征,经过学习和训练最终建成GMF特征专家库.试验表明,结合AI技术与特征专家库的故障诊断平台识别率为92.3％,准确率为90.4％,响应时间为29 ms,较高的准确率和快速的响应时间能够避免设备故障积累导致事故发生,大幅提高带式输送机各部件故障诊断效率,有力保障了煤矿井下运输安全.
关键词：矿用带式输送机故障诊断与预警AI技术
分类号：TD528.1(矿山运输与设备)
论文发表日期：2023-10-12
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 59-63 )
英文信息