利用核独立成分分析(KICA)处理矿用主要通风机的振动信号,分离出具有特征信息的独立分量。提取特征向量再利用支持向量机(SVM)对矿用主要通风机的故障状态进行模式识别。通过实验比较表明,该方法明显提高了故障状态的识别率。
在现代煤矿生产中，矿用主要通风机作为保障矿井安全的“肺脏”，其故障的及时准确诊断对煤矿的安全生产具有决定性的影响。随着矿业现代化水平的不断提升，对通风机的运行效率和可靠性提出了更高的要求。然而，通风机在运转过程中不可避免地会产生振动，这些振动信号携带了丰富的运行状态信息，但同时也增加了故障诊断的复杂性。传统的故障诊断方法在处理非线性、非稳态和非高斯分布的振动信号时存在一定的局限性，难以满足现代煤矿对故障检测精确性的要求。
为了解决上述问题，本文提出了一种基于核独立成分分析（KICA）和支持向量机（SVM）的矿用主要通风机故障诊断方法。KICA作为一种高效的非线性信号处理技术，能够有效处理矿用主要通风机运行过程中产生的非线性、非稳态且非高斯分布的振动信号。其核心在于高斯径向基核函数，该函数能将原始信号映射到高维空间中，使得复杂的非线性问题得以在高维空间中转化为线性问题，从而实现信号的准确分离。通过这种方式，KICA成功提取了具有特征信息的独立分量，为进一步的故障诊断提供了重要依据。
在此基础上，SVM以其出色的分类能力在本研究中被用作模式识别的工具。作为一种基于统计学理论的机器学习算法，SVM特别适合处理样本量小、非线性特征明显、维度高的数据集，能够最大化分类间隔以获得最优的分类结果。在本研究中，SVM接收由KICA提取的独立分量作为输入特征向量，并通过构建最优分类超平面来实现对矿用主要通风机故障状态的准确识别。
为验证KICA-SVM方法的诊断效果，研究者进行了详细的实验比较。实验结果表明，基于KICA和SVM的故障诊断方法在识别率方面明显优于传统的故障诊断技术。KICA成功分离出了通风机运行状态中的关键特征，而SVM则在此基础上实现了高效准确的故障模式识别。这一发现表明，KICA-SVM方法不仅能够更精确地捕捉到故障特征，而且对于早期发现和预防通风机故障具有重要意义，对保障煤矿安全、高效运行起到了积极作用。
结合KICA的非线性信号分离能力和SVM的高效分类特性，本文构建的故障诊断系统为矿用主要通风机的故障预测与健康管理提供了新的思路。展望未来，研究者可进一步优化KICA的参数选择和SVM的核函数，以提升故障诊断的效率和准确性。此外，KICA-SVM方法在其他机械设备故障诊断领域同样具有潜在的应用前景，有望推动煤矿机械故障诊断技术的进一步发展，为煤矿企业的安全生产提供更加强有力的技术支持。
