摘要
摘要前几十年以来，我国煤矿行业快速发展并大力开采煤矿，随后的几年，煤矿安全问题频繁的出现，造成了大量的煤矿工人死亡和受伤，带来了严重的社会影响。为此，相关行业发明并生产了专用于煤矿井下的机械设备。近年来，机械设备的种类越来越多样，有效的了提高了煤矿工作人员的安全性，但是当设备出现故障的时候却很难快速的诊断出来。针对当前机械设备的复杂化的故障诊断问题,并且考虑煤矿井下设备工作环境的多样性的特点之后,有关的专家学者研究了一种基于专家系统和人工神经网络的机械设备故障诊断系统,该系统不仅仅能够较精确的定位机械设备的故障,并且通过专家系统能够为故障提出解决方案,为维护人员提供参考,该系统还具有能够对设备工作状态的实时监控的功能,为保障煤矿井下机械设备的安全正常运转提供保障,经实际测试,发现该系统具有较好的收敛性,经过6000次迭代,误差小于0.005,达到了实际工作的要求。本文采用逐步分析法，对煤矿井下工作运行的机设设备的管理方面以及设备的检查维修方面进行了相关的研究，以期对我国的煤矿事业发展起到一定的参考帮助作用。
出版日期
2018年12月22日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
