基于改进二代小波的矿用通风机故障诊断的研究的开题报告.docx

基于改进二代小波的矿用通风机故障诊断的研究的开题报告
一、研究背景
通风机是矿山生产中非常重要的设备之一，其故障将严重影响生产效率和煤矿工人的安全。传统的通风机故障诊断方法主要依靠人工判断和经验，存在主观性和可靠性低等问题。因此，采用机器学习等现代技术对通风机实现故障诊断具有明显优势。
二、研究目的
本文旨在通过改进二代小波变换，在矿用通风机故障诊断方面进行研究。具体目的包括：
1.探究矿用通风机故障的特征提取方法；
2.基于机器学习算法，建立矿用通风机故障自动诊断模型；
3.验证改进二代小波变换在通风机故障诊断中的可行性。
三、研究内容
本文将从以下几个方面展开研究：
1.对通风机故障特征进行分析，选取合适的传感器进行数据采集；
2.介绍改进二代小波变换的基本原理及其在通风机故障诊断中的应用；
3.采用支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）两种机器学习算法进行矿用通风机故障自动诊断；
4.验证改进二代小波变换在故障诊断中的效果，并与其他方法进行比较分析。
四、研究意义
本文的研究意义包括：
1.探索合适的特征提取方法，提高通风机故障诊断的准确性和效率；
2.建立矿用通风机故障自动诊断模型，降低人工干预的成本和风险；
3.提高通风机设备的运行效率和稳定性，保障煤矿生产的安全性和可持续发展。
五、研究方法
本研究采用的方法包括：
1.数据采集：选取合适的传感器进行通风机故障数据的采集；
2.特征提取：通过改进二代小波变换提取通风机故障的特征，得到高维度的数据特征；
3.建立机器学习模型：采用支持向量机和卷积神经网络两种机器学习算法进行训练，得到矿用通风机故障自动诊断模型；
4.模型评估与验证：采用交叉验证等方法对模型进行评估，分析改进二代小波变换在通风机故障诊断中的效果。
六、预期成果
1.矿用通风机故障特征的分析和提取方法；
2.基于机器学习算法的矿用通风机故障自动诊断模型；
3.验证改进二代小波变换在故障诊断中的可行性并与其他方法进行比较分析；
4.发表相关论文和学术文章，提升学术水平。