基于LabVIEW的小波神经网络在煤矿主通风机状态监测中的应用研究的开题报告.pdf

基于LabVIEW的小波神经网络在煤矿主通风机状态

监测中的应用研究的开题报告

一、选题背景与意义

随着煤炭工业的快速发展，煤矿主通风机在煤矿生产中扮演着重要

角色。主通风机是煤矿通风系统中的核心设备，其故障或者失效都会导

致煤矿生产的停顿和安全事故的发生。因此，在生产过程中对主通风机

的状态进行监测和控制是非常必要的，可以保证生产的安全和稳定性。

传统的主通风机状态监测方法主要是基于振动和噪声的信号分析，

但是这种方法在实际使用中存在一些问题，如信号质量不稳定、数据量

大等。而小波神经网络在数据处理方面具有较高的精度和可靠性，所以

可以被应用于主通风机状态监测领域。

二、研究内容与研究方案

1.研究内容

本文的研究内容是基于LabVIEW的小波神经网络在煤矿主通风机状

态监测中的应用。主要研究以下内容：

（1）分析和处理主通风机的振动信号和噪声信号，生成待处理的数

据。

（2）构建小波神经网络并训练网络，以实现对主通风机状态的监测

和预测。

（3）对网络进行优化和验证，提高网络的精度和可靠性。

2.研究方案

（1）数据采集和预处理

使用传感器对主通风机的振动信号和噪声信号进行采集，然后进行

滤波和去噪处理，生成待处理的数据。

（2）小波神经网络的构建和训练

将待处理的数据输入小波神经网络进行训练，根据训练结果调整网

络的参数，并对网络进行反复验证，提高网络的精度和可靠性。

（3）网络的优化和验证

通过对网络的结构、参数、训练和验证等方面的优化和调整，提高

网络的精度和可靠性，从而实现对主通风机状态的监测和预测。

三、研究预期成果

本研究预期能够实现对煤矿主通风机状态的实时监测和预测，提高

煤矿生产的安全性和稳定性。同时，通过本研究还可以优化小波神经网

络算法，提高其在其他领域的应用价值。

四、参考文献

[1]刘思宇,焦红,高翔.基于小波神经网络的煤矿通风系统故障诊断研

究[J].煤炭学报,2020,45(09):2164-2174.

[2]秦培龙,董丽玲.基于小波神经网络的汽车发动机故障诊断方法的

研究[J].山西大学学报(自然科学版),2020,33(04):1236-1241.

[3]王一博,赵俊红,许卫华.小波神经网络在水质监测中的应用研究[J].

中国环境监测,2020,36(05):46-50.