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基于数据驱动的矿井主排水设备寿命预测方法

郭文琪 宋建成 田慕琴

郭文琪,宋建成,田慕琴.基于数据驱动的矿井主排水设备寿命预测方法[J].工矿自动化,2017,43(11):39-48..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.11.009
引用本文: 郭文琪,宋建成,田慕琴.基于数据驱动的矿井主排水设备寿命预测方法[J].工矿自动化,2017,43(11):39-48..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.11.009
GUO Wenqi, SONG Jiancheng, TIAN Muqin. Life prediction methods of mine main drainage equipment based on data drive[J]. Industry and Mine Automation, 2017, 43(11): 39-48. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.11.009
Citation: GUO Wenqi, SONG Jiancheng, TIAN Muqin. Life prediction methods of mine main drainage equipment based on data drive[J]. Industry and Mine Automation, 2017, 43(11): 39-48. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.11.009

基于数据驱动的矿井主排水设备寿命预测方法

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2017.11.009
基金项目: 

山西省科技重大专项项目(20131101029)

详细信息
  • 中图分类号: TD636

Life prediction methods of mine main drainage equipment based on data drive

  • 摘要: 以矿井排水系统的离心泵为研究对象,介绍了包括机器学习方法、多元统计分析方法、特征量提取方法和信息融合方法在内的4种基于数据驱动的矿井主排水设备寿命预测方法的基本原理、相关案例、优缺点、尚未解决的问题及其在离心泵寿命预测中的应用;指出了离心泵寿命预测的发展趋势:寿命衰退指标应多样化,只有离心泵的各类指标正常,才能表明离心泵运行正常,多变量综合考虑使预测可靠性更高; 决策层信息应高度融合,振动信号、动态摩擦力矩、扬程等因素都会随着寿命的衰退发生一定的变化,将这些信息融合用于寿命预测,效果会更好; 融合特征层信息,将多种预测模型进行融合,或者建立一个集更多优点于一体的混合模型,才能更好地满足工业要求。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2017-11-10

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