【摘 要】
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矿井提升机是煤矿生产中的重要设备,主要承担着提升煤炭、下放物料和人员升降的工作,为煤矿安全生产提供了保障。一旦提升机设备发生故障,将会给煤矿安全和生产带来严重损失。为避免提升机故障引发的重大事故,提升机故障诊断系统至关重要。电机是矿井提升机的重要组成部分,其健康状态直接影响提升机的性能与安全。在大型设备故障诊断的研究基础上,结合提升机电机实际运行情况,本文构建了集感知、分析、诊断和决策等功能于一体
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矿井提升机是煤矿生产中的重要设备,主要承担着提升煤炭、下放物料和人员升降的工作,为煤矿安全生产提供了保障。一旦提升机设备发生故障,将会给煤矿安全和生产带来严重损失。为避免提升机故障引发的重大事故,提升机故障诊断系统至关重要。电机是矿井提升机的重要组成部分,其健康状态直接影响提升机的性能与安全。在大型设备故障诊断的研究基础上,结合提升机电机实际运行情况,本文构建了集感知、分析、诊断和决策等功能于一体的提升机故障诊断系统。该系统利用音频传感器采集提升机电机运转时的音频信号,通过小波变换将音频信号转换为时频信息。为满足提升机故障诊断的高精准度需求,应用卷积神经网络提取局部特征和平移不变性的特性,利用通道注意力机制擅长提取通道间关联特征的特点,结合残差网络拟合分类函数与易优化的优势,构建了残差注意力机制（ResSENet）故障诊断模型。为了进一步提高模型对于故障诊断的泛化能力,在Res-SENet的基础上,依据多域融合注意力机制对输入项分配权值的特点,结合卷积长短时深度神经网络对于时序数据处理的优势,构建了残差长短时注意力机制（RS-CLDNN）故障诊断模型。实验证明,RS-CLDNN模型在正常环境和变工况环境下的准确率最高,满足提升机故障诊断的要求。本文设计的提升机故障诊断系统能够实现对提升机的故障诊断,为矿山安全生产提供了保障。图[40]表[8]参[52]
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