基于卷积神经网络的刮板输送机故障诊断研究

摘要

机电传动系统是刮板输送机的核心，电动机、液力耦合器、减速器、链轮和链条等部件的可靠运行直接关系到煤矿综采工作面的生产效益。为了实现对刮板输送机的故障诊断，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的算法方案，并详细介绍了该方案的设计与实现。将CNN分为多个通道，通过实时测量刮板输送机的机电传动系统状态参数，在线计算每个通道内故障的概率。根据每个通道内故障概率，以最大概率值为目标，准确评估当前传动状态下刮板输送机的工作状态。通过CNN，能够实现对刮板输送机故障的准确分析和类别诊断，有助于保障综采工作面的生产效益。该算法以传动系统为对象，受煤层地质条件干扰小，具有更高的普适性和泛化能力。

关键词

刮板输送机 / 机电传动系统 / 故障诊断 / CNN

基金资助

广西中青年教师科研基础能力提升项目（2025KY2012）