基于机器学习算法的煤矿采煤机故障诊断方法

以煤矿采煤机作为所要研究的对象,对其发生的故障进行诊断,对有故障倾向的事故进行预防,以达到减少生产事故发生的效果,避免造成人员的伤亡。但对于煤矿采煤机而言,其内部结构非常的复杂,并且其部件繁多,造成故障的形式多种多样,这样会导致故障诊断难度系数大大提高。因此,我们要用科学的方法来进行相应的故障勘测。首先我们将利用传统机械学习算法的人工神经网络、支持向量机、集成学习算法构建组成神经网络模型;然后对所构建的神经网络模型进行测试,分析其性能并研究相应的改进策略。通过这样的对比实验研究可以得出机械学习算法对采煤机的故障诊断具有较高的准确性和精密性,从而验证了所构建网络模型的有效性;最后通过对比测试验证了所构建网络模型的准确性。该文对煤矿采煤机的故障诊断方法进行了研究,能够有效提高采煤机械的安全可靠运行效率,大大提高了煤矿采煤机安全运行的时间,减少因设备故障造成的生产事故,同时也减少了人员不必要的伤亡。