提升机现场数据的载荷预测模型研究

简介

针对目前提升机载荷难以通过直接法测量的问题,以某矿JKM-2.8×6(I)A型多绳摩擦式提升机为研究对象。选取提升机运行过程中的最大启动电流、加速段主电机电流平均值、最大速度、平均加速度等8类2000组数据进行分析,利用多种神经网络(BP、RBF、Elman)的方法建立了载荷预测模型。经过对比分析,表明自适应BP神经网络可作为预测提升机提升载荷的一种有效方法。该方法是基于提升机现场数据进行载荷的预测分析可以为摩擦式提升机载荷监测提供参考,也可以进一步为现场的安全生产与维护提供理论参考依据,非常具有现实指导意义。