煤矿风机小波神经网络故障诊断系统研究

针对煤矿风机振动信号非线性、非平稳特性,结合小波分析和神经网络技术,研究煤矿风机故障诊断方法。该方法运用小波包分解技术,提取风机信号各个频带的能量特征,构造特征向量作为BP神经网络的输入,并借助于LabVIEW平台实现风机故障诊断。通过对实验数据的分析表明,小波分析和神经网络相结合可以有效地识别风机故障。     

基于小波包分析的机械故障特征提取方法研究

研究了一种基于小波包分析与信号能量分解的故障特征提取方法 ,运用这种方法提取了一风机轴不对中故障特征向量 ,为神经网络故障诊断提供了新的故障样本。实验结果表明这种方法比基于Fourier变换的故障特征提取方法更有效 ,很适合于机械故障诊断     

基于二代小波的矿井通风机故障诊断应用研究

阐述了二代小波的原理和实现方法;研究了基于Lagrange插值细分法的预测算子和更新算子的求解方法,并利用预测算子和更新算子构造出了尺度函数和小波函数;最后,将二代小波及Lagrange插值细分法应用于矿用通风机的故障诊断中,对风机振动信号进行降噪分析,并成功地提取了风机的故障特征信息,为煤矿设备故障诊断提供了一种有效的方法。     

矿用风机故障诊断方法研究

为了保障煤矿通风安全,提高矿用风机故障诊断的准确性,采用时域统计分析方法对风机轴承振动数据进行分析,综合利用峰值因子、均方根值、峭度指标和裕度系数对煤矿风机轴承进行在线监测;利用小波包络的方法对风机轴承信号进行处理分析,设计并训练了收敛速度快、精度高的BP神经网络。结果表明,峭度指标和裕度系数对轴承的缺陷比较敏感,不受轴承型号、载荷、转速等条件的影响;小波包络的方法对于处理强噪声环境下的非平稳振动信号有良好的效果,能够准确地提取信号中的故障特征。运用小波包和神经网络相结合的方法能够高效诊断出风机故障类型,指导设备维护。     

基于小波能量谱旋转机械振动信号的故障特征提取

旋转机械故障诊断的关键问题在于对振动故障信号的特征提取。利用小波能量谱分析方法能够发现不同分解层中的振动信号特征并分析出故障原因。基于小波能量谱方法能准确提取旋转机械的故障特征,尤其是对微弱故障信号,为正确判断故障提供了依据。实验验证了该方法在提取旋转机械振动故障信号方面的有效性和准确性。     

基于小波去噪和EMD的齿轮箱故障诊断研究

提出小波去噪和EMD相结合的齿轮箱故障诊断的新方法。该方法首先对原始信号进行小波阈值去噪,将去噪信号利用EMD方法分解为多个IMF分量,计算各IMF分量和原信号的互相关系数,选择互相关系数较大的IMF分量进行Hilbert包络谱分析,提取故障频率。以互相关准则提取IMF分量避免了IMF分量选择的盲目性。对实测齿轮箱故障信号进行了分析,结果表明该方法能够有效地识别齿轮箱故障频率。     

基于小波包与直接确定神经网络的柴油机故障诊断

系统论述了小波包分析在故障诊断中对信号的分解、去噪和重构,经过基函数神经网络可以很好地对信号进行诊断,最后用典型故障信号通过计算机仿真讨论该方法在柴油机故障诊断中的可行性。     

基于主分量和小波分析的煤矿主通风机故障诊断研究

针对主通风机故障对煤矿安全生产构成的威胁,综合采用主分量分析和小波分析方法对主通风机进行故障诊断。论述了主分量分析和小波分析原理,建立了主通风机故障诊断数据处理模型。在此基础上利用Matlab对采集的振动信号进行仿真实验,结果表明:该方法能够准确判断煤矿主通风机的故障类型。     

基于包络谱分析的滚动轴承故障诊断方法研究

分别用小波分解、小波包分解和EMD分解处理滚动轴承故障数据,并结合Hilbert变换进行包络谱分析实现滚动轴承故障诊断。对滚动轴承故障数据进行小波阈值降噪。小波阈值降噪后分别进行小波分解、小波包分解和EMD分解。分别求出小波分解、小波包分解和EMD分解后各个频带的能量谱。再根据能量谱确定故障频带范围并对其进行信号重构。采用Hilbert变换对重构信号进行包络谱分析实现滚动轴承故障诊断。通过对滚动轴承内圈故障信号的分析验证了小波分解、小波包分解和EMD分解结合Hilbert变换进行包络谱分析的滚动轴承故障诊断方法的有效性。     

基于LabVIEW的风机故障监测诊断系统的设计

以美国NI公司的LabVIEW为开发平台,针对风机振动信号的振动机理和特点,结合故障诊断技术,在信号分析模块中提供了时域无量纲参数分析、频谱分析、小波分析方法判断设备的运行状态,识别故障特征。该系统具有界面友好、操作简便,广泛适用于煤矿行业。     

矿井提升机减速器状态模糊综合评判系统研究

以矿井提升机减速器为研究对象,针对传统的单参数监测的不足,将模糊理论应用到状态监测与故障诊断中,建立了多参数融合的模糊综合评判系统。利用矿井提升机减速器运行过程中温度、振动和油液的监测参数,使用该系统对其工作状态进行评判,结果表明:用该系统所得的结果与减速器的实际工作状态吻合,提高了状态评判的准确性。     

基于模糊神经网络的刮板输送机故障诊断

对刮板输送机常见故障类型进行总结与分类,介绍基于模糊神经网络的故障诊断流程,分析刮板输送机故障的影响因素,建立基于模糊神经网络的刮板输送机故障诊断模型,研究模糊聚类的依据以及RBF神经网络的学习流程。为了验证基于模糊神经网络故障模型的有效性,以刮板输送机减速器的诊断过程为例,采用MATLAB进行仿真,仿真结果表明,基于模糊神经网络的故障诊断结果与实际情况一致,相比传统RBF神经网络,迭代次数更少,性能更优。     

深井不等宽断层煤柱诱发冲击地压机理研究

以采深超千米且存在不等宽断层煤柱工作面为工程背景,分析了断层构造应力和临断层采动工作面上覆岩层运移对冲击地压的影响,进而研究了不等宽断层煤柱诱冲机理。研究表明,断层构造应力和煤层上方悬露覆岩应力叠加超过不等宽断层煤柱综合强度导致了冲击地压发生。通过构建断层构造应力模型、悬露覆岩载荷模型和不等宽断层煤柱承载模型,推导了不等宽断层煤柱能否发生冲击的力学判别式,可用于断层煤柱区域冲击危险区的精确划分,为提前采取针对措施提供依据。研究成果经现场实践,实现了工作面安全开采。     

基于模糊数学的液压支架故障诊断

以某型液压支架为研究对象,基于模糊数学建立液压支架模糊综合诊断的数学模型,运用数值计算软件MATLAB进行编程、求解计算,对液压支架故障进行诊断和评判。结果表明,动力油缸为故障最多的系统,控制操作元件为故障较多的系统,承载构件为故障多的系统,辅助装置为故障较少的系统,工作液体为故障最少的系统。为液压支架故障快速诊断及维修等方面提供理论基础及技术支持。     

基于S变换的三相短路故障电压暂降检测研究

文章提出了一种基于S变换的短时电能质量扰动检测方法,并从S变换的结果、S复矩阵以及S模矩阵中提取所要的数据并用来对三相短路故障的电压暂降的幅值、相位跳变、持续时间和谐波含量进行分析。最后通过分析仿真结果表明,该方法能够很好地实现对三相短路故障电压暂降的各特征量检测。     

槽波在采空区边界探测的数值模拟研究

矿井安全生产受前方采空区、断层破碎带等复杂地质因素制约,矿井槽波超前探技术的逐步完善提高了采空边界、断层的探测精度,提高了对掘进前方隐伏地质灾害预报的准确率。为保障复杂地质条件下矿井安全、高效生产,开展槽波采空边界探测理论分析十分必要。数值模拟探测结果说明,槽波超前探测在技术上可行,利用人工设置断层,然后进行后期数据处理,验证在槽波成像界面处确实是断层构造,为煤岩界面,裂隙较发育,岩体较破碎,同时也验证了提出的后期数据处理思路有效、可靠。     

Study on fault source diagnosis technology and air velocity transducers placement for underground

The current mine safety monitoring system used can only get the air volume change of roadway placed air velocity transducers, as this change is caused by this roadway, or for other roadway, and fault source has one point or more, which belongs to the problem of fault source diagnosis for ventilation system. Ventilation system fault can be attributed to the variation of air resistance of branch in the entire network. If the changes of air resistance for each branch in ventilation system are analyzed, then it is impossible to place air velocity transducers in every branch. Therefore, the problem of the minimum quantities and location for placing air velocity transducers should be mainly studied. The relationship of air resistance and air volume variation of matrix method has been proposed, which can reflect the variation relationship between the air volume of the branch and air resistance of the relevant branches. Fault roadway range library of ventilation network built to determine fault roadway range will cause air velocity to exceed the limit. Minimum and full coverage of distribution method has been proposed, and the concept of branch coverage degree and impact roadway range library has also been brought forword to get the macro-distribution of air velocity transducers.     

基于PLC控制的矿井提升机冗余操作保护系统

针对矿井提升机操作保护系统的高可靠性要求,基于容错理论和方法,提出一种ＰＬＣ控制的三模冗余比较容错系统,并将该容错系统用于国产化全数字提升机电控系统中作为操作保护系统执行关键任务．工业试验证明,该系统容错性能好、可靠性高．     

基于支持向量机的旋转机械非线性故障诊断研究

故障样本不足是制约故障诊断技术向智能化方向发展的主要原因之一 ,支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论 (SLT)的机器学习算法 ,它能在训练样本很少的情况下达到很好的分类效果 ,从而为故障诊断技术向智能化发展提供了新的途径。介绍了支持向量机分类算法 ,探讨了该算法在故障诊断领域中的应用 ,并利用不同的核函数与BP神经网络分类方法进行了对比研究。结果表明 ,SVM方法在小样本情况下的分类效果优于BP神经网络。     

人工神经网络方法在采煤机故障诊断中的应用

介绍了BP网络的原理、算法,并用BP网络对采煤机截割部机械传动系统的故障进行了趋势预测。经过地面模拟加载实验及井下验证,证明用人工神经网络可较好地预报机器故障,变被动维修为视情维修,为合理安排生产计划及设备检修提供了可靠的依据。