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礦井帶式輸送機運行狀態預測方法（輸送帶的分
文章作者：admin 更新時間：2022-03-08 08:51
為了滿足礦山帶式輸送機預測和維護的要求，帶式輸送機的運行狀態預測逐漸成為研究的熱點。傳感器監測數據與神經網絡預測模型相結合是帶式輸送機運行狀態預測的主流方法。然而，使用接觸式傳感器監測帶式輸送機的運行狀態存在安裝不便、數據誤差大等問題，導致帶式輸送機運行狀態預測精度低。
帶式輸送機在不同運行狀態下的音頻信號存在一定差異：當帶式輸送機正常運行時，當前時間收集的帶式輸送機音頻信號與前一段時間的音頻信號相差不大；帶式輸送機撕裂，偏差故障時的音頻信號與正常運行時的音頻信號明顯不同。此外，音頻信號由非接觸式傳感器收集，以確保數據的準確性。
濾波降噪帶式輸送機運行過程中的原始音頻信號，提取音頻信號的梅爾頻率倒譜系數(MFCC)特征；然后，將MFCC的第一維分量輸入殘余塊優化的卷積神經網絡，結合長短記憶網絡模型進行離線訓練；最后，將帶式輸送機的實時音頻信號特征輸入訓練有素的預測模型進行在線預測，獲得帶式輸送機運行狀態預測結果。
