煤矿掘进机电设备故障诊断与质量维护分析

很多先进的煤矿掘进设备被应用到煤炭开采中,这就对掘进机电设备的故障诊断和维护提出了更高的要求,本文对煤矿掘进机电设备故障进行分析,并提出了故障诊断和维护措施。     

ALIF-MMPE结合DAG-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断中非平稳振动信号下的有效故障特征提取问题,提出一种基于自适应局部迭代滤波、多元多尺度排列熵和有向无环图算法支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。自适应局部迭代滤波通过构建自适应滤波函数,能够有效抑制噪声和模态混叠,经自适应分解后得到若干本征模态函数。仿真结果表明其效果优于经验模态分解。然后利用多元多尺度排列熵对包含显著故障信息的本征模态函数进行信息融合和特征提取,组成故障状态特征集。采用主成分分析对故障状态特征集进行降维,随机抽取部分样本带入有向无环图算法支持向量机中进行训练,其它则作为测试样本进行故障识别和诊断。试验故障诊断结果表明:自适应局部迭代滤波下多元多尺度排列熵优于多个本征模态函数下的多尺度排列熵和经验模态分解下的多元多尺度排列熵;本文方法能准确地识别滚动轴承不同的故障类型及故障程度。     

基于支持向量机理论对燃气火焰稳定性的判别

针对燃气火焰稳定性的判别,搭建相应的燃气燃烧试验台,使用FX2000光谱仪采集数字信号并使用数字信号处理的相关知识和方法,通过分析燃气火焰所产生的特定自由基辐射强度的时域与频域,从中提炼出五种特征值,综合试验结果对不同工况条件下各特征值的变化进行分析。在充分考虑各特征值的相关性之后,采用支持向量机的分类方法对火焰信号进行分类与预测,结果表明使用支持向量机原理判别火焰燃烧的稳定性具有较高准确性。     

基于PCA-GWO-SVM的矿山边坡变形预测

针对矿山边坡预测模型精度低等问题,提出一种由主成分分析(PCA)、灰狼算法(GWO)和支持向量机(SVM)组合的混合模型(PCA-GWO-SVM)。首先,采用PCA对原始数据进行降维去噪;其次,通过GWO算法优化支持向量机参数;最后,通过SVM实现矿山边坡变形的预测。矿山边坡实例表明PCA-GWO-SVM模型具有更高的预测精度。     

高效减压自动煮茧机的研发及生产应用

为提高煮茧生产效率及煮茧质量,在减压自动煮茧机SR-3020-3型基础上进行了设备硬件研发、生产,设计增容了真空系统、优化水管路及蒸汽管路系统,升级为SR-3020-4型。经广西及浙江两家缫丝生产企业应用测试:真空抽气,主罐给排水速率加快,吐水、蒸煮及调整保护时间段时间减少,煮茧生产效率提高30%左右,能满足4组～5组自动缫机缫丝用茧量;万米吊糙减少0.43次;清洁、洁净成绩有一定程度的提高;原料茧消耗降低2kg～3kg,煮熟程度更加均匀,煮茧质量得到提高。     

HTR-PM螺栓拉伸机无测量杆螺柱预紧力标定试验研究

为了解决高温气冷堆示范工程（HTR-PM）无测量杆螺柱预紧力的控制问题，保证反应堆一回路压力边界的法兰密封，需要对无测量杆螺柱的预紧力进行标定。以HTR-PM中 M56无测量杆螺柱为例，采用液压拉伸机对其进行标定试验，找到螺栓拉伸机拉伸预紧力与螺柱残余预紧力的关系曲线；分析了螺栓拉伸机拉伸前后导致螺柱残余预紧力下降的原因，再通过材料力学本构关系，建立了螺栓拉伸机拉紧力与螺柱回弹后残余预紧力的理论关系式。结果表明，试验获得的螺柱联接体系中的残余预紧力及螺母旋紧前的预紧力关系式都与理论分析比较接近；螺栓拉伸机相同出力下，实际设备管嘴法兰螺柱的残余预紧力会比标定值大，但这更有利于法兰面的密封。