基于一维卷积神经网络的定向钻机故障诊断专家系统设计_中国煤炭行业知识服务平台

基于一维卷积神经网络的定向钻机故障诊断专家系统设计

作者

张硕田慕琴霍鹏飞曹永飞
单位

太原理工大学矿用智能电器国家与地方联合工程实验室山西科达自控股份有限公司
摘要

针对目前定向钻机的监测主要依靠人力，其故障的诊断主要依靠专家经验，速度缓慢，效率较低，提出基于一维卷积神经网络(1D CNN)的定向钻机故障诊断专家系统，利用1D CNN实现了推理机的设计，利用SQL Server 2005建立知识库，最后通过LabVIEW和Python混合编程开发专家系统。经模拟测试，该专家系统能快速给出故障原因、部位和处理建议，提高了定向钻机故障诊断的速度和效率，为进一步实现矿用装备的智能化奠定基础。
关键词

定向钻机专家系统一维卷积神经网络故障诊断智能化
基金项目(Foundation)

山西省重点研发计划项目（202003D111008)；山西省科技重大专项计划项目（202101020101021）；山西省重点研发项目（202102010101005）；
文章目录

0 引言
1 1D CNN专家系统设计
2 知识库的组建
2.1 诊断参数的选取
2.2 知识的获取
2.3 知识的存储
3 推理机的组建
3.1 1D CNN的设计
3.2 推理策略
4 故障诊断模型在钻机中的应用
4.1 钻机的输入数据
4.2 网络的输出数据
5 专家系统的实现
5.1 专家系统的总体架构
5.2 故障处理过程
5.3 故障处理结果对比
6 结语
引用格式

张硕,田慕琴,霍鹏飞,曹永飞.基于一维卷积神经网络的定向钻机故障诊断专家系统设计[J].煤炭技术,2023,42(06):221-224.DOI:10.13301/j.cnki.ct.2023.06.051.