【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于数据驱动的矿用采煤机工作状态评估方法。
技术介绍
1、采煤机作为煤矿综采工艺的重要生产设备，在煤炭开采领域一直占据着无可替代的地位，在综采工作中，双滚筒电牵引采煤机能够牵引机身运动，液压系统控制摇臂抬升，滚筒深入煤层，根据不同工况条件设定转速割煤，切下的煤块落至刮板输送机，从而完成开采任务。采煤机能否正常运行关乎煤炭生产的稳定性和可靠性，而采煤机摇臂部液压系统具备的牵引、抬高功能，使其成为采煤机核心部件。在采煤机运行过程中，负责摇臂抬升功能的液压系统一旦发生故障，轻则造成生产停滞，重则造成人员伤亡。因此，对矿用采煤机中液压系统进行工作状态评估是对采煤机进行实时监测的重要环节。
2、在对矿用采煤机进行工作状态评估过程中，通常通过对采煤机液压系统的各个部件进行传感器部署，进而完成实时运行数据的监测与采集，在煤矿中的监控中心接收到采集的运行监测数据之后，根据多维数据点呈现出的分布信息，利用聚类算法获取采煤机液压系统的运行状态模型，从而在后续完成采煤机液压系统的运行监测数据采集时，通过该运行状...
【技术保护点】
1.基于数据驱动的矿用采煤机工作状态评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的矿用采煤机工作状态评估方法，其特征在于，所述根据所述数据点的局部时序窗口中的数据点差异以及所述数据点与预设数量个簇类的簇类中心之间的欧式距离，分别获取所述数据点在每次聚类迭代过程中的隶属度优化因子，包括：
3.根据权利要求1所述的基于数据驱动的矿用采煤机工作状态评估方法，其特征在于，所述利用所述归一化数据集合中的每个数据点在每次聚类迭代过程中的隶属度优化因子，分别对每次聚类迭代过程中的每个数据点对每个簇类的隶属度进行优化更新，得到更新...
【技术特征摘要】
1.基于数据驱动的矿用采煤机工作状态评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的矿用采煤机工作状态评估方法，其特征在于，所述根据所述数据点的局部时序窗口中的数据点差异以及所述数据点与预设数量个簇类的簇类中心之间的欧式距离，分别获取所述数据点在每次聚类迭代过程中的隶属度优化因子，包括：
3.根据权利要求1所述的基于数据驱动的矿用采煤机工作状态评估方法，其特征在于，所述利用所述归一化数据集合中的每个数据点在每次聚类迭代过程中的隶属度优化因子，分别对每次聚类迭代过程中的每个数据点对每个簇类的隶属度进行优化更新，得到更新后的隶属度矩阵，包括：
4.根据权利要求3所述的基于数据驱动的矿用采煤机工作状态评估方法，其特征在于，所述根据所述数据点的局部时序窗口中的数据点差异以及所述数据点与任一簇类的簇类中心之...
【专利技术属性】
技术研发人员：写峰，黄建新，马朝辉，冶明山，刘杰，
申请(专利权)人：呼图壁县西沟煤炭有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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