基于KPCA/PNN的煤矿主通风机的故障诊断

针对煤矿主通风机故障与征兆对应关系复杂的特点,以及利用传统BP网络进行故障诊断存在训练速度慢、易陷入局部极小的缺点,提出基于核主成分分析和概率神经网络的故障诊断方法。首先利用核主成分分析对非线性的、相互关联的故障变量进行特征提取,消除变量之间的相关性,降低数据维数,得到故障特征,然后将概率神经网络作为诊断决策分类器,输出故障模式。实验表明,该方法有效地提高了煤矿主通风机的故障诊断的准确性。