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申请/专利权人：广东洛森通风设备制造有限公司
摘要：本发明涉及风机故障预测技术领域，公开了一种隧道智能风机故障预测方法及其系统，其故障预测方法，将监测到的电流、振动、温度、风速、噪声数据及此刻前一段时间的历史数据输入计算机得到一个故障类型概率，从而提前预测风机故障类型并通过报警装置进行预警；其系统包括电流传感器、振动传感器、温度传感器、风速传感器、噪声传感器、计算机、风机控制装置、风机及报警装置。本发明可以对风机故障进行预测和预警，减少经济损失。
主权项：1.一种隧道智能风机故障预测方法，其特征在于，具体步骤为：S10通过传感器监测风机运行时的电流、振动、温度、风速、噪声信号并将这些数据传给计算机记录；S20通过人工对风机故障进行检查并确认故障类型，并将故障类型输入计算机记录故障类型；S30将计算机神经网络对风机故障发生前一段时间内的电流、振动、温度、风速、噪声信号数据以及由人工确认故障类型数据供计算机进行自学习，训练并优化故障预测神经网络模型；S40将风机运行时的电流、振动、温度、风速、噪声信号的实时数据及前一段时间的历史数据输入训练好的故障预测神经网络模型，对风机故障进行预测；S50判断某个类型故障发生概率是否超过预设的故障发生概率阈值，如超过，则进入第S60步；如没有超过则进入第S40步继续进行故障发生概率预测；S60输出即将发生故障的类型，并通过报警装置进行预警。
全文数据：
权利要求：
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