常见的矿山机电设备故障诊断技术

1 通过专家诊断系统进行诊断

通过向设备故障方面的相关专家进行咨询，利用专家的知识储备和经验教训来对故障进行分析，并找出具体的故障解决方法。专家诊断系统是当前矿山机电设备故障诊断中最常见的一种诊断技术。

2 通过对故障记录的参考进行诊断

 通常情况下矿山企业对于机电设备故障维护等信息都会进行记录，当再次发生故障时，通过查阅原有故障信息，并以此为经验和依据来有效的处理故障。这种诊断技术要求相关记录具有较高的完整度，因此在具体应用过程中，对于这些记录只适宜作为参考，不能存在过度依赖性，避免造成故障处理僵化，对新问题缺乏灵活处理的能力。

3 通过压力、温度等具体参数进行诊断

在机电设备运行过程中，压力、温度等参数最为直观的体现出机电设备运行的状况，因此在具体故障诊断时可以参照这些具体的参数，以便于更为精确的掌握机电设备运行和生产的状况，实现实时和准确的诊断。

4 通过神经网络进行诊断

由于神经网络是一种活性网络，能够描述各种非线性系统，同时还具有较好的学习和适应能力，能够对复杂的映射关系进行简单的处理，在对采煤机故障进行诊断过程中应用较多，而且具有较好的应用效果。

5 通过模糊诊断数学模型

矿山机电设备故障的发生是由于多种因素导致的，这其中一些故障可能是基于多种原因共同造成，也可能由于某一原因而导致故障的发生。而且这些导致故障发生的因素具有较强的随机性和确定性的特点，设备故障也存在隐蔽性和渐变性的特征。因此通过引进模糊数学技术，建立模糊数学模型，运用定量和定性分析相结合的方法，可以有效的保证故障诊断的准确性。

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