煤矿通风机故障预测方法研究

煤矿通风机能够对矿井下的有毒有害气体和矿尘进行稀释和清除,从而给矿井工作人员创造好的工作条件。为保证井下工作能够安全顺利的进行,需要对通风机的故障进行监测。本文采用改进的BP神经网络算法,对采集的通风机前端瓦轴水平方向上的振动数据进行训练,并建立BP神经网络预测模型,及时发现故障问题,从而到达提前预防故障发生的目的。