煤矿提升机在井下多尘、重油的工作环境下,极易出现制动失效,引发严重的安全事故。针对煤矿提升机的工作环境,提出了一种基于ARM-S3C2410控制器的嵌入式煤矿提升机制动监测系统。介绍了系统的软、硬件设计及故障分析方法-BP神经网络法。研究表明设计合理、能准确预测制动系统的失效风险。

矿井生产系统是一个涉及很多因素的复杂系统,各种自然因素、机器因素与人工因素并存,又受到气体、煤尘等环境因素的影响,不同因素之间还存在相互关联。因此,煤矿安全预测是一个典型的非线性问题。神经网络是一个典型的非线性动力学系统,能够利用历史的训练样例对未来趋势进行准确的预测,非常适于解决矿井安全预测问题。文章提出了将神经网络用于该问题的想法,并分析了可行性。