基于支持向量机的皮带机故障诊断与预测

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伴随着高速运输行业需求的不断增高,在科技不断发展的今天,特别是面临着煤矿产业的飞速发展,为了满足高效的运输需求,皮带机运输系统需要不断地向着高效率、大型且智能化的方向发展;机械设备的内部结构也逐渐变得更加复杂,其内部所使用的部件也变得更加精密。在机器运作的工程中,倘若任何一个零部件发生了轻微的故障,都有可能带来整个运输系统的瘫痪。所以,对皮带机进行及时的故障诊断以及对故障的发生进行预测就显得格外重要。本文将运用支持向量机方法,并把它应用到皮带机故障诊断及预测问题的研究之中,将分别使用支持向量机分类与回归算法构建两大模型:一是故障诊断模型,二是故障预测模型。具体如下:(1)目前采用的皮带机故障诊断模型本身的识别精度并不是很高,本文采取以下两种方法对其进行改进与优化。一是使用主成分分析法,该方法可以对故障的特征值进行提取,通过该方法可以将多个参数指标转化为6个互相没有关联的主成分指标,从而排除相关性不是很高的特征指标,有效地规避了模糊因素对于故障分类时产生的错误引导。而支持向量机超参数的选择也会对故障诊断模型的精度产生影响,为了消除这一影响,本文初步选择了经典的粒子群算法和群搜索效果较佳的灰狼算法,并利用该方法对核参数以及对惩罚因子进行寻优。为了使模型的精确度进一步提高,并结合两种算法的优势,本文最终采用一种基于粒子群算法的改进灰狼算法对故障诊断以及预测模型进行优化。并最终将该模型运用到安徽X煤矿公司的皮带机传输系统中,通过大量的实验数据分析,其模型的测试集精度最终提升至97.22%,这也进一步说明本文所提出的故障诊断模型效果更佳,具有一定的实际意义。(2)对皮带机参数指标建立回归模型进行分析,通过该模型来实现故障趋势预测。皮带机故障出现时,常常会有监测指标的变化伴随其发生。本文选择电机温度的变化作为预测分析的重点,而在运行过程中,皮带机设备的监测参数也受到许多交叉因素的影响,而且指标参数的时间序列也不是规律的。为了解决上述问题,本文采用灰色关联分析法对特征指标进行提取,并使用五折交叉法和改进灰狼算法优化预测模型,通过对比后,试验结果表明:本文所提出的组合预测模型具有更高的精准度。图[58],表[16],参考文献[80]
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