PCAMGAGRNN矿井通风机故障识别方法

为预防因矿井通风机故障而引起事故,基于生产安全及经济方面考虑,对矿井通风机故障类型进行准确、稳定、可靠的识别,提出将改进的遗传算法(MGA)与广义回归神经网络(GRNN)相耦合,从而实现对矿井通风机故障的能检测.通过研究通风机作业过程中振动信号与矿井通风机故障之间的关系,将其不同频率段能量值作为故障表征参数,并以相应的矿井通风机故障类型作为目标参数;对故障表征参数进行主元分析(PCA)计算后与目标参数作为GRNN的输入值与输出值加以训练;利用MGA优化GRNN的光滑因子参数,使其具有更好的网络性能,以此建立PCA-MGA-GRNN矿井通风机智能故障识别模型,结合实际的矿井通风机故障相关数据并经