选煤厂设备巡检系统设计

针对传统的选煤厂设备管理方法存在漏检漏查、无专用仪器、数据处理繁琐等问题,提出了一种新型的选煤厂设备巡检系统的设计方案。在巡检线路及设备上安装相应的感应卡,巡检人员携带巡检仪到各点读卡,把代表该点的卡号和时间记录下来,同时完成规定的巡检和数据采集工作,然后进行下一点的巡检任务;巡检工作完成后将巡检仪的数据传送到监控计算机,由巡检数据综合信息管理软件进行处理,从而达到对巡检情况进行记录和考核的目的。实际应用表明,该系统运行稳定、功能实用。     

重点设备状态检修系统设计与实现

利用计算机网络信息化技术,提出一种重点设备状态检修系统的故障诊断方法。给出了系统具体设计方式以及设计过程中遇到技术难点的解决办法。利用数据库信息化管理技术来克服传统单一故障诊断方法诊断能力弱、某些情况准确率较低的不足。     

基于DSP的高精度计量设备运行状态监测系统设计

为避免因设备运行异常导致计量失误,设计基于DSP的高精度计量设备运行状态监测系统。系统利用采集层中温湿度传感器实时采集高精度计量设备工作环境温湿度信息,并通过电流、电压传感器采集设备工作时的电流与电压信号,将所采集信号由该层信号调理电路转换为数字信号后,再利用通信层网络通信模块传输至处理层;处理层采用数据集中器对所接收信号进行整合处理,并通过DSP处理器处理整合信号获取设备监测数据,利用状态分析模块最小二乘法分析预测设备运行状态后传输至监测层;监测层通过监测数据显示模块实时展示设备运行状态监测数据,并在设备运行状态出现异常时,利用报警模块做出提示,同时将所接收数据存储至数据存储模块,实现对高精度计量设备运行状态的实时监测。实验结果表明,所设计系统可以实时监测高精度计量设备运行状态,判断电能计量设备产生异常的原因。     

基于神经网络的棉纺设备运行状态预测分析

科学、合理、有效地对棉纺设备运行状态进行一个综合性的预测评估,对于提高企业的技术水平和经济效益、提高设备的利用率和可靠性、保证人身的安全性都是很有帮助的。该文通过建立基于动量因子的BP神经网络模型,确定合理的神经网络结构,并通过调整学习速率、动量因子等参数,确定最终的阈值和权值,进而对棉纺设备的运行状态进行评估预测。经过实例分析,此BP神经网络模型可以有效地解决该预测问题,验证了该预测模型的合理性。     

基于神经网络的棉纺设备运行状态预测分析

科学、合理、有效地对棉纺设备运行状态进行一个综合性的预测评估,对于提高企业的技术水平和经济效益、提高设备的利用率和可靠性、保证人身的安全性都是很有帮助的。该文通过建立基于动量因子的BP神经网络模型,确定合理的神经网络结构,并通过调整学习速率、动量因子等参数,确定最终的阈值和权值,进而对棉纺设备的运行状态进行评估预测。经过实例分析,此BP神经网络模型可以有效地解决该预测问题,验证了该预测模型的合理性。     

变电运行状态检修的重点难点和实践对策

变电运行作为电网安全运行的根本保障,在电力企业中占了至关重要的地位。但是,在实际的变电运行过程中,常常会发生一些运行故障问题,将会直接影响到电力系统的运行效率,大大降低了供电质量。因此,这就需要采用先进的状态检修技术对电力系统中的电气设备进行全面的检查维修,通过对设备运行状态进行评分,以此来判断出设备的故障程度,同时确定是否对设备进行检修,避免安全隐患的发生,确保电气设备的正常使用,为人们的日常生活提供充足的电能。为此,笔者就对变电运行状态检修技术的重点和难点进行了研究讨论,并提出相关有效的解决对策。     

基于InTouch的选煤厂带式输送机运行状态监控软件的设计

文章以某矿选煤厂带式输送机集控系统为背景,介绍了基于组态软件In Touch的带式输送机运行状态监控软件的设计,较为详细地介绍了该监控软件中监控界面、数据通信、数据存储与输出、网络信息发布等技术的设计与实现。     

关于输电线路状态运行检修的探讨

随着社会经济的快速发展,电力逐渐成为人们生活中不可获取的组成部分,相对应的输电线的运行要求也在逐渐提高。为了有效提升输电线路的运行管理,加强对其运行检修已经刻不容缓。本文阐述了输电线路状态运行检修的重要性,对检修主要内容和方式进行了分析,并提出提升输电线路状态运行检修效率的实施策略。     

浅谈输变电设备状态检修

设备检修工作在输变电过程中一直起着不可或缺的作用,以前的故障后检修和定时检修,很大程度上减少了设备的突发故障,保证了输变电的正常运行。近年来,由于电压等级的提高,用电客户对电的依赖性增强,促使在输变电过程中更要注重供电的可靠性。正因为如此,才产生了输变电状态检修模式。本篇从输变电检修工作现状、状态检修可行性、状态评价方法、绩效评估进行了较为详细的分析。     

基于设备状态信息的电网设备运行效率评估模型

为提升电网设备运行效率评估的精准性及效率,设计基于设备状态信息的电网设备运行效率评估模型,以电网设备状态的描述、应用与测试量关系作为评估标准,依靠核心包、域包、记录包、电网设备包,组建电网设备状态信息模型,同时收集设备历史状态记录,构建状态信息数据库,利用数据包络算法进行电网设备权重相对效率评估,同时使用随机前线分析法确定设备产出情况,利用回归分析方法,调节和修正各种随机和外界环境因素,实现对电力系统设备的操作效率的精确评价。实验证明,所提方法评估结果准确,评估效率较好。     

用电设备运行状态监控系统设计与实现

用电设备工作电流在一定程度上能反映设备运行状况。所设计的基于电流检测的用电设备运行状态监控系统中,采集节点采用STM32F411作为主控芯片,以新型数字型电流检测芯片HLW8032采集用电设备电流,WiFi收发模块连接路由接入网络后,将电流数据传输到云服务器的数据库保存,云服务器采用轻量级企业集成框架Struts+Hibernate+Spring+DWR+JQuary开发,使用JAVA的面向对象设计模式。用户通过浏览器登录系统可查看用电设备的运行状态、使用时长、过载报警情况等等,实现对用电设备远程实时监控。实验证明:系统运行稳定,能实现对用电设备电流值的可靠采集。     

选煤厂原煤智能配比控制系统设计

针对选煤厂配煤入选过程中通过理论计算的原煤定值配比难以满足现场生产要求,而依据人工经验调节原煤配比随机性大、精煤质量难以保证、人工劳动强度大等问题,设计了一种选煤厂原煤智能配比控制系统。利用最小二乘支持向量机建立原煤智能配比预测模型,并采用粒子群优化算法进行模型参数优化。该系统以原煤灰分实测值、原煤硫分实测值、每小时原煤平均入选量、分选密度、精煤灰分实测值、精煤灰分目标值、精煤硫分实测值和精煤硫分目标值作为模型输入变量,经模型计算得出相应的原煤配比预测值;通过胶带秤测量给煤机的给煤量得到原煤配比实测值,并与预测值比较得出原煤配比偏差量;PID控制器根据偏差量控制给煤机的变频器频率,实现原煤配比精准调节。该系统应用后精煤灰分和硫分波动范围明显减小,精煤质量稳定性良好;精煤灰分与灰分目标值差值控制在±0.2%,精煤硫分与硫分目标值差值控制在±0.15%,提高了精煤质量。     

基于多层次模糊综合评价的选煤厂分选效果评价

为了反映选煤厂产品满足指标要求的情况,提出了多层次模糊综合评价方法。以某选煤厂7个月的生产数据为研究对象,选取重介分选产品指标、粗煤泥分选产品指标和浮选产品指标构成模糊关系矩阵,运用专家评分法建立权重向量,通过多层次模糊综合评价方法对该选煤厂7个月的分选效果进行评价。结果表明,1月和7月的分选效果为"好",2—5月的分选效果为"较好",6月的分选效果为"一般",此结论与现场分选效果相符。     

选煤厂设备监测中时间同步算法研究

分析了适用于选煤厂设备采集的RBS时间同步算法,针对其建立同步时能耗较大和同步收敛时间较长的问题,提出了改进的RBS时间同步算法IRBS。利用无线通信能耗模型对IRBS算法和RBS算法进行了测试分析,测试结果表明,IRBS算法能明显减少同步过程中的能量消耗和同步收敛时间。     

选煤厂人员智能视频监控系统设计

以某煤矿选煤厂为实际应用背景,设计了选煤厂人员智能视频监控系统,详细介绍了系统软件的设计。该系统采用人脸信息对运动人体进行身份识别,可自主跟踪监控选煤厂员工,自动判断其工作状态的安全性,若存在异常则快速启动安全警报及保护装置,对选煤厂的安全生产具有重要的实际应用价值。     

选煤厂煤流系统启停车技术优化

针对现有选煤厂煤流系统启停车技术存在启停车时间长、耗电量较大的问题,提出了一种选煤厂煤流系统启停车技术优化方案。以同一台变压器供电的煤流系统设备为启动单元,根据变压器负荷率,同一启动单元内设备同时启动或按设定顺序分批启动,且不同启动单元同时启动;人工测定煤流系统各设备无煤时间节点,在此基础上延后3~5s作为设备停车时间节点,按顺煤流方向实现各设备无煤即停。实际应用结果表明,采用优化的启停车技术后,启车时间下降了57.9%,停车时间下降了35.2%,取得了良好的节能效果。     

选煤厂取料机料耙液压泵站控制系统设计

针对目前选煤厂取料机料耙液压泵站电动机大多采用直接启动方式,液压油的温度检测采用模拟仪表实现,存在着对设备冲击大、油温检测精度不高、可靠性差等问题,提出了基于软启动器和PLC的新型液压泵站控制系统设计方案。该系统通过PLC采集液压泵站油温及设备运行状态,根据设定的工作模式对其进行控制,并可实时在线显示液压泵站运行状态、故障诊断报警信息,具有油温超限、滤油器堵塞、电动机过流等多种保护功能。     

选煤设备远程故障预测系统设计

针对目前选煤设备故障预测存在设备监测数据转换方法不统一、单一的故障分类模型难以满足多种故障类型预测要求、故障分类模型无法在线更新和修正等问题,基于远程运维模式,设计了一种选煤设备远程故障预测系统。通过对选煤设备传感器数据进行预处理,生成规范的全信息并输入至多种故障分类模型,通过加权计算总体故障指标,并利用综合决策获得故障预测结果,可为智能化选煤厂设备全生命周期管理提供技术支撑。应用结果验证了该系统的有效性。     

选煤厂信息物理系统任务调度研究

建立了选煤厂信息物理系统模型,将动态联盟思想引入选煤厂信息物理系统任务调度中,并提出了一种基于改进离散粒子群优化算法的选煤厂信息物理系统任务调度算法。该算法首先采用离散粒子群优化算法进行全局寻优,然后采用禁忌搜索算法进行局部搜索,求得全局最优解。仿真结果表明,该算法提高了任务调度的收敛速度、精度以及处理器的平均利用率。     

传感器在我国选煤厂的应用

介绍了各类传感器在我国选煤厂主要选煤工艺如跳汰、重介选煤、浮选和煤炭称重、配煤调度中的应用和优缺点,提出了新型传感器要朝着智能化、多功能化、高精度化的方向发展。