一种基于神经网络统一建模的磨煤机故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于神经网络统一建模的磨煤机故障诊断方法，属于机器故障检测方法技术和人工智能技术领域。首先采集待测磨煤机运行过程中的转速、驱动电机电流、驱动电机电压、进煤量、一次风压、拉杆压力、温度、振动和声音，对样本特征添加样本标注，生成分类型分等级的故障样本集；从无故障状态的样本中随机抽取样本组成无故障样本集；故障样本集和无故障样本集组成完整的机器状态样本集。将故障类型和等级按二进制模式编码,不同类型不同级别的编码拼接成一个故障检测、分类、定级统一的编码。本方法训练得到的模型具有更高的诊断准确率和预测能力，可以在多种故障类型并存的情况下同时诊断出各种故障类型的分级结果。