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带式输送机是煤矿生产过程中的重要设备,但由于故障特征多、监测数据繁杂等因素,难以对其故障种类进行快速准确的诊断.整理分析了煤矿带式输送机的故障特征,提出了一种基于概率神经网络(PNN)的煤矿输送机故障诊断方法.PNN结合了径向基神经网络(RBFNN)和贝叶斯决策理论,在模式分类识别中具有训练快、容错性好和准确度高等优势.结合现场监测样本,建立了基于PNN的煤矿带式输送机故障诊断模型,经检验,此模型训练速度快、精准度高.