【摘 要】
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准确判别采煤机各部件的磨损和失效情况,可为实现采煤机故障及相关事故的预防、预警提供必要支撑,采煤机性能退化评估是判别采煤机磨损和失效情况的一种有效途径。针对采煤机
【机 构】
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中国矿业大学矿业工程学院,南京财经大学管理科学与工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0804408)
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准确判别采煤机各部件的磨损和失效情况,可为实现采煤机故障及相关事故的预防、预警提供必要支撑,采煤机性能退化评估是判别采煤机磨损和失效情况的一种有效途径。针对采煤机性能退化过程的非线性,提出了一种基于人工智能的采煤机性能退化评估方法。选取出采煤机的工况监测参数和性能监测参数,通过极限学习机方法进行采煤机工况识别;通过主成分分析方法对性能监测参数进行降维,并建立各工况下的基准高斯混合模型;选取相对熵来度量某时刻高斯混合模型与基准高斯混合模型的差异,从而度量采煤机各部件性能退化趋势。提出可从地质条件、环境因素、
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