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申请/专利权人：陕西智引科技有限公司
摘要：本发明涉及特定功能的数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据分析的煤矿设备运行故障检测方法。该方法包括采集煤矿设备运行参数数据，运用遗传算法选择特征子集，训练集成的分类模型进行预测，若预测结果为故障状态，则分析故障产生的原因。遗传算法在特征选择中，将特征子集编码为染色体，通过计算适应度值、进行选择等操作输出最优特征子集。集成的分类方法通过训练三个不同的弱学习器，采用加权投票法确定预测结果。故障报告使用Echarts展示参数数据变化趋势可视化图以分析原因。本发明能提高故障检测的准确性和稳定性，满足煤矿生产实际需求。
主权项：1.一种基于大数据分析的煤矿设备运行故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、首先，采集煤矿设备运行过程中的各种参数数据，包括温度数据，振动数据，电流数据，转速数据，功率数据，压力数据，电压数据，扭矩数据；S2、其次，由于不同种类的煤矿设备所重视的特征也不同，因此在特征选择部分需进行有针对性的处理，遗传算法运用在数据处理问题中，将特征子集表示为染色体，每个特征对应染色体上的一个基因，基因的值为0或1，表示该特征是否被选中；S3、然后，运用大数据分析技术，对提取的特征数据进行深入分析，选择集成的分类方法将随机森林、支持向量机和人工神经网络作为三个不同的弱学习器，通过进行组合的方式进行预测，预测结果采用加权投票法确定，以提高故障预测的准确性和稳定性；S4、最后，根据预测结果生成详细的故障报告，若预测结果为故障状态，分析故障产生的原因。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 陕西智引科技有限公司 一种基于大数据分析的煤矿设备运行故障检测方法
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