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1、 礦井提升機是礦下與外界運輸?shù)奈ㄒ唤橘|(zhì)，設(shè)備頻繁起制動保證了礦業(yè)高速增產(chǎn)，同時也帶來了普遍的設(shè)備振動隱患問題。論文對機器學(xué)習(xí)類算法-支持向量機(SVM)展開了深入研究，應(yīng)用支持向量機Libsvm軟件，實現(xiàn)礦井提升設(shè)備的“優(yōu)勢頻率特征提取+分類器核函數(shù)尋優(yōu)+參數(shù)尋優(yōu)”的故障診斷。首先在系統(tǒng)分析總結(jié)提升機常見故障類型、振動特征以及信號處理的一般方法基礎(chǔ)上，對JKM3.25×4(Ⅱ)提升機進行振動測試與基于譜分析的故障診斷；其次在建立提升機
2、故障樹的基礎(chǔ)上，提取提升設(shè)備的特征信息，進而建立提升設(shè)備的SVM數(shù)據(jù)庫，并對數(shù)據(jù)進行歸一化處理與PCA降維處理；并且為了得到提升機的最優(yōu)SVM故障分類器，重分訓(xùn)練集數(shù)據(jù)，對提升機SVM分類模型的核函數(shù)以及參數(shù)進行尋優(yōu)求解，提出提升機的“優(yōu)勢頻率特征提取+RBF核函數(shù)+網(wǎng)格模型參數(shù)優(yōu)化”綜合故障診斷系統(tǒng)；最終在提升機的SVM綜合故障診斷系統(tǒng)基礎(chǔ)上，建立提升機的SVM故障分類器，進而對提升機進行故障診斷，并將診斷結(jié)果與基于譜分析的診斷結(jié)果進
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