基于LabVIEW的小波支持向量機在煤礦通風機故障預測中的應用.pdf

1、煤礦安全是煤礦開采時要面對的一個重要問題，其中瓦斯突出又是煤礦安全所面臨的頭號問題。礦用通風系統(tǒng)能有效地預防瓦斯突出的險情，因此，對于礦用通風機故障的預測，對排除瓦斯突出險情和煤礦安全來說有著十分重要的意義。同時，對于維持正常的煤礦開采秩序，減少過剩維修，大幅降低維修費用來說都有著重要的實用價值。本文主要以對礦用通風機的故障預測為目的，開發(fā)一個基于LabVIEW軟件平臺顯示，實現(xiàn)對礦用通風機故障的在線預測。
　　鑒于煤礦風機的重要

2、作用，已有的在線監(jiān)測和故障診斷技術已經(jīng)不能滿足實際需要，本文采用了小波和支持向量機相結合的方法來實現(xiàn)風機的早期故障預測。因為通風機在發(fā)生故障時會伴隨著大量的時變和突發(fā)信號，而小波變換具有處理非平穩(wěn)信號的能力。本文通過小波分解處理振動信號，將風機的振動時間序列信號按照尺度分解，并采用支持向量機的方法進行預測。同時結合虛擬器技術將預測的結果顯示在LabVIEW軟件平臺，通過與AR模型的對比來證明小波支持向量機預測方法的優(yōu)越性。對于以后風機故