支持向量机的采煤机滚筒截齿疲劳寿命预测方法

资 源 简 介

支持向量机的采煤机滚筒截齿疲劳寿命预测方法

详 情 说 明

采煤机滚筒截齿作为关键易损部件，其疲劳寿命直接影响采煤机的工作效率与维护成本。本文提出一种基于支持向量机（SVM）的截齿疲劳寿命预测方法，通过MATLAB实现高效建模与预测。

传统方法通常依赖物理实验或经验公式，而支持向量机能够捕捉截齿工作参数（如截割阻力、转速、煤岩硬度）与疲劳寿命之间的非线性关系。该方法首先通过现场监测或仿真获取历史数据，随后利用核函数（如RBF）将低维特征映射到高维空间，构建最优分类超平面。MATLAB的优化工具箱可高效求解SVM的凸二次规划问题，避免局部最优解。

相比神经网络，SVM在小样本场景下泛化能力更强，尤其适合采煤工况数据有限的实际情况。通过交叉验证调整惩罚参数C和核参数γ，可平衡模型复杂度与预测精度。实际应用表明，该方法能显著减少因截齿突发失效导致的停机时间。

未来可结合实时传感器数据流，升级为在线寿命预测系统，进一步推动智慧矿山建设。