【摘 要】
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为了提高液压支架故障诊断的准确率,保证煤矿高效快速发展,将小波神经网络理论应用于液压支架故障诊断中,分析了液压支架的事故类型以及其相关理论与故障信号的提取特征向量,
【机 构】
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大同煤矿集团金庄煤业有限责任公司,
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为了提高液压支架故障诊断的准确率,保证煤矿高效快速发展,将小波神经网络理论应用于液压支架故障诊断中,分析了液压支架的事故类型以及其相关理论与故障信号的提取特征向量,通过对液压支架的故障分析,得出其故障表,准确率在97%以上。
In order to improve the accuracy of hydraulic support fault diagnosis and ensure the efficient and rapid development of coal mines, the wavelet neural network theory is applied to fault diagnosis of hydraulic support. The accident type of hydraulic support and the eigenvector of its related theory and fault signals are analyzed. Hydraulic bracket failure analysis, come to its fault table, the accuracy of more than 97%.
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