基于频段振动烈度和ARIMA的煤矿减速机状态预测

基于频段振动烈度和ARIMA的煤矿减速机状态预测摘要煤矿减速机作为矿山重要设备之一，其状态监测与预测对于煤矿生产的稳定运行和安全生产具有重要意义。本文基于频段振动烈度和ARIMA模型，对煤矿减速机状态

ARIMA 基于频段振动烈度和的煤矿减速机状态预测 摘要 煤矿减速机作为矿山重要设备之一，其状态监测与预测对于煤矿生 产的稳定运行和安全生产具有重要意义。本文基于频段振动烈度和 ARIMA模型，对煤矿减速机状态进行了预测。首先，利用频段振动烈度 分析技术获取煤矿减速机振动信号数据，并对其进行特征提取。然后， 采用ARIMA模型对煤矿减速机状态进行预测，通过比较不同ARIMA模 型的预测误差、拟合度等指标，选择最优模型进行准确预测。最后，通 过实验验证，证明了本文所提出的方法具有较高的预测准确性和实用 性。 关键词：频段振动烈度；ARIMA模型；煤矿减速机；状态预测 引言 随着煤炭工业的发展，煤矿现场设备越来越复杂，煤矿设备的可靠 性、安全性和稳定性是煤矿保持生产安全、连续和高效的重要保证。而 煤矿减速机作为煤矿重要设备之一，其状态监测和预测具有重要意义。 传统的煤矿减速机状态检测主要依靠人工巡检和设备维护，这种方法存 在着巡检周期长、存在盲区、效率低、无法及时发现设备故障等缺陷。 因此，借助振动信号进行状态监测与预测成为了一种较为成熟的方法。 本文基于频段振动烈度和ARIMA模型，对煤矿减速机进行状态预 测。本文的主要贡献在于提出了基于频段振动烈度对煤矿减速机状态进 行特征提取的方法，并以此为基础，采用ARIMA模型进行准确预测。 方法 1.数据采集 为了实现煤矿减速机状态预测，需要首先获取其振动信号数据。本 文通过安装振动传感器对煤矿减速机进行振动信号采集。采集到的信号 数据是一个时域序列，需要进行预处理才能进行后续的特征提取和预测