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申请/专利权人：北京天玛智控科技股份有限公司;北京煤科天玛自动化科技有限公司
摘要：本发明公开了一种采煤机的故障预测方法及装置。该方法包括：获取采煤机的监测信号集的目标参数；对目标参数进行模糊化处理，生成监测信号集的状态表示；将状态表示输入至目标故障预测模型，由目标故障预测模型对采煤机进行故障预测，输出采煤机在每个故障类别下的预测概率。由此，能够对采煤机的监测信号集的目标参数进行模糊化处理，生成监测信号集的状态表示，并将状态表示输入至目标故障预测模型，由目标预测故障模型输出采煤机在每个故障类别下的预测概率，能够将模糊理论和预测模型进行结合来实现采煤机的故障预测，可实现多种故障类别的预测概率的获取，使得采煤机的故障预测更加全面化，提高了采煤机运行的安全性，保障了用户人身安全。
主权项：1.一种采煤机的故障预测方法，其特征在于，包括：获取采煤机的监测信号集的目标参数，所述监测信号集包括多个监测信号，其中，周期性采集采煤机的监测信号，基于采集的多个监测信号生成监测信号集，目标参数包括平均值、标准差、峰值因子、重心频率；对所述目标参数进行模糊化处理，生成所述监测信号集的状态表示；将所述状态表示输入至目标故障预测模型，由所述目标故障预测模型对采煤机进行故障预测，输出所述采煤机在每个故障类别下的预测概率；所述对所述目标参数进行模糊化处理，生成所述监测信号集的状态表示，包括：获取预设的多个隶属度等级，以及每个所述隶属度等级对应的隶属度函数，所述隶属度函数为梯形隶属度函数；将任一目标参数输入至任一隶属度等级对应的隶属度函数，获取所述任一目标参数在所述任一隶属度等级下的隶属度值；根据所述任一目标参数在每个所述隶属度等级下的所述隶属度值，生成所述任一目标参数的候选状态表示；根据每个所述目标参数的所述候选状态表示，将每个目标参数的候选状态表示进行组合，生成所述监测信号集的状态表示。
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