采煤机的故障预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术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。障了用户人身安全。障了用户人身安全。

【技术实现步骤摘要】
采煤机的故障预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及煤矿开采
，特别涉及一种采煤机的故障预测方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]采煤机是煤矿开采的重要设备，可实现煤矿开采的机械化和现代化，采煤机运行的安全性对煤矿开采的安全性至关重要。目前，为了提高采煤机运行的安全性，需要对采煤机可能出现的故障进行预测。然而，相关技术中大多仅能实现采煤机已经出现的故障的判别，无法实现采煤机的故障预测。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。
[0004]为此，本专利技术的一个目的在于提出一种采煤机的故障预测方法，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。由此，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。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
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；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。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，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：获取预设的至少一个隶属度等级，以及每个所述隶属度等级对应的隶属度函数；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，生成所述监测信号集的状态表示。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述隶属度等级的数量为4个。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述隶属度函数为梯形隶属度函数。5.根据权利要求1
‑
4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取基于模糊规则得到的训练样本集，其中，所述训练样本集包括样本监测信号集的样本状态表示，以及所述样本监测信号集对应的所述采煤机的样本故障...

【专利技术属性】
技术研发人员：李丹宁，冯银辉，刘清，姚钰鹏，郑闯，张境麟，西成峰，刘姗姗，
申请(专利权)人：北京煤科天玛自动化科技有限公司，
类型：发明
国别省市：