基于大数据技术的带式输送机托辊故障诊断

发布时间：2020-10-30 07:37

　　 托辊是带式输送机重要运转部件,主要用于支撑输送带和承载及减小运行阻力。对异常托辊进行监测,早期发现故障前兆报警,对安全、高效生产具有重大意义。基于大数据技术,采用逻辑回归算法模型,对托辊故障进行前兆监测、准确识别和报警,有效预防带式输送机故障发生,在减少故障停机时间、降低设备运行成本、保障生产安全等方面具有重要的作用。
【部分图文】：

首先导入模型，调用逻辑回归LogisticRegression()函数；然后调用fit(x,y）的方法来训练模型，其中x为数据的属性，y为所属类型；最后利用训练得到的模型对数据集进行预测，返回预测结果。以上3步操作完成了对逻辑回归模型的训练，模型训练结果如图1所示。从图1可以看出，模型预测的准确率为100%。模型训练完成后，对实时采集的音频数据进行特征属性转换，然后输入模型中即可输出托辊运行的当前状态。比如模型输入数据锐度、噪声烦扰度、言语干扰级的数值分别为[1.280,245.292,90.86]时，输出结果为0(1表示托辊运行正常，0表示托辊运行异常），该结果可立即上报操作人员停止托辊运转。

当选用数据集之外的10组数据进行测试时（前5组为托辊异常的数据，后5组为托辊正常的数据），测试结果如图2所示。模型预测的准确率达到90%。若在实际应用中选用更大的数据集对模型进行训练，那么模型将会更加趋近于真实环境情况，也会提高模型预测的准确性。3 结语
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