摘要
为提高低阶煤提质装置的安全、高效运行,提出一套基于智能监测与故障诊断的系统。该系统通过对设备运行状态进行实时监测,并采用机器学习算法对仿真数据进行分析,从而实现对设备故障的预测与诊断。文中对该系统的硬件构成及软件开发过程进行了详细的说明,并给出了仿真数据图及数据分析,以说明该系统的实用性和实用性。另外,文中还给出了一个应用实例,证明了该系统在实际生产中所起到的重要作用。本文拟将智能监测与故障诊断技术引入到低阶煤提质装备中,使操作人员能够对设备运行状态有一个清晰的认识,及时发现和解决可能出现的问题,从而保证设备安全运行,提高生产效率。通过本文的研究,可以进一步完善算法,提高预测精度和可靠性,为煤炭行业的可持续发展提供技术支撑。
