大型煤炭机电设备的故障检测方法研究

摘要：

研究大型煤炭机电设备故障准确检测的问题.在大型煤炭机电设备故障检测过程中,由于硬件设备的数量较多,各个硬件设备之间的关系比较复杂,大型煤炭机电设备频繁启动不可避免,容易出现电压稳定性较差的问题,导致传统的故障检测信号发生突变,从而降低了故障检测的准确性.为了避免上述缺陷,提出了一种基于K均值聚类算法的大型煤炭机电设备故障检测方法.利用K均值聚类方法,对采集的检测信号进行分类处理,提取出机电设备故障信号.对故障信号进行定位处理,从而实现大型煤炭机电设备故障检测.实验结果表明,利用改进算法进行大型煤炭机电设备故障检测,能够有效提高检测的准确性,取得了令人满意的效果.

关键词：煤炭机电设备、故障检测、聚类算法

所属期刊栏目：30

分类号：F127(中国经济)

在线出版日期：2013-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：380-383