煤矿通风机作为煤矿“四大件”之一，对煤矿风机的故障进行预测与故障诊断， 一方面不仅可以有效地减少通风机的磨损程度，进一步延长通风机的工作寿命，另一 方面也能有效的减少突发事故的发生，给煤矿的安全生产提供保证。75452

故障诊断技术逐渐的被人们称为一门多领域、相互交叉的学科，随着故障诊断技 术的逐步发展，故障诊断体系已经相对成熟。近年来，煤矿通风机故障诊断系统大多 朝着智能化的方向发展，研究者逐渐引入了以神经网络为重点的智能故障诊断的方法，从而为故障诊断领域开启了崭新的篇章，注入了许多的新鲜活力，这种新的诊断 方法给研究者提供了许多灵感。

国内外相关问题现状

国内外很多企业把对煤矿通风机系统的在线故障检测作为一项重要的研究对象， 因为对通风机进行在线故障诊断不仅仅是对煤矿设备进行的一次伟大尝试，更是一扇 开启煤矿设备的大门。随着经济水平和科学技术的快速发展，我国已经对煤矿通风机 进行了更加深入的研究，虽然煤矿通风机的故障诊断系统正处于快速发展阶段，而且 在线诊断技术也得到了进一步的突破，但是与国际上的先进技术相比，故障诊断技术 仍然相差很远，最为可惜的是直到目前为止也没有取得实质性的进展，其中主要表现 在以下两点：

1)现代诊断的技术水平已经不再采用传统意义上的信号分析方法 故障诊断领域中传统的信号分析方法，一般采用以快速傅里叶变换(FFT)为核

心的经典信号处理方法，也就是我们所熟知的频谱分析方法。但是传统的傅里叶分析 还存在着一定的局限性，它通常适用一种全局的变换，无法察觉一些突发的情况，也 无法表述信号时频域的局部性质，这就使得傅里叶分析的方法无法满足非平稳信号处 理的要求。

2）智能化故障诊断系统的程度较低 在大多数系统的研究中，一般只对监测的信息做一些简单的操作处理，这就

导致了整个系统的智能化程度相对较低，不能实现对检测对象的实时处理，也不能有 效的判定故障的类型。