基于小波神经网络的矿井局部通风机故障检测与诊断研究的任务书任务名称：基于小波神经网络的矿井局部通风机故障检测与诊断研究任务描述：在煤炭生产中，局部通风机是保证矿井安全生产的重要设备。但在长期使用过程中，通风机的各项指标容易出现故障，影响其正常运行以及矿井的通风质量。因此，开发一种快速准确检测故障并及时诊断的机制具有现实意义。本次任务要求基于小波神经网络构建矿井局部通风机故障检测与诊断模型，以实现对通风机故障的快速检测和诊断。任务步骤：1.收集矿井局部通风机的运行数据，包括不同负载下的振动、温度、电流、转速等参数的变化情况。2.基于小波变换对不同负载下的数据进行变换处理，提取出各个频带下的特征信息。3.建立小波神经网络模型，并利用收集到的数据对模型进行训练和优化。4.应用模型进行局部通风机的故障检测和诊断。对于检测出的故障进行合理的分类和诊断，给出相应的解决方案和建议。5.开发基于模型的软件系统，并进行测试和优化。预期成果：1.矿井局部通风机数据集和相应的数据处理方法。2.基于小波神经网络的矿井局部通风机故障检测与诊断模型。3.针对各种故障情况的诊断结果及相应的解决方案和建议。4.软件系统原型和测试报告。