基于HMM的矿井提升机故障诊断方法

结合隐马尔可夫模型(HMM)所需训练样本少及可解释的优点,提出了基于HMM的矿井提升机故障诊断方法。利用多个加速度传感器在提升机运行的不同转速阶段采集数据,通过快速傅里叶变换(FFT)从提升机振动信号中进行特征抽取后,再由劳埃德算法(Lloyd)进行标量量化,根据HMM建模理论,训练HMM诊断库,再利用训练好的HMM对提升机进行状态监测和故障诊断。     

基于小波包变换和支持向量机的提升机故障诊断

在介绍小波包变换和支持向量机原理的基础上,阐述了如何利用小波包变换和支持向量机对提升机进行故障诊断的方法,该方法将故障信号经小波包变换后的频带能量作为特征向量,利用训练样本训练过的多故障分类器对特征向量进行故障识别与分类,并以提升机轴承故障为例进行了论证,试验证明.该方法对故障具有很好的诊断效果及实际运用价值.     

基于小波包理论的提升机主轴故障诊断研究

基于小波包理论,针对提升机主轴的振动信号进行了时频域分析。利用特定频段的信息进行故障诊断,并通过对实验数据的分析论证了该方法的正确性和有效性。该研究为对提升机主轴的振动信号进行处理,进而实施故障诊断提供了有效的方法。     

基于谐波小波分析的矿井提升机故障诊断

矿井提升机早期检测的核心技术就是故障检测,而故障引发的动态信号往往具有非平稳性且比较微弱。谐波小波具有很强的微弱信号提取能力,而且在频域具有"盒形"紧支特性和完美的滤波特性等优势,提出了基于谐波小波分析的故障检测方法。首先提取了信号的时域、频域图,由于频域分辨率差,辨识度不高,于是采用db5小波和谐波小波分别对信号频域进行3层分解,结果证明谐波小波有更好的故障诊断效果。     

矿井提升机减速器的故障诊断

通过矿井提升机减速器的振动测试及频谱分析，准确诊断出减速器的故障，诊断结果与实际情况完全一致。表明对矿井提升机减速器进行振动诊断快速准确，切实可行。     

基于LabVIEW的小波包及HHT在提升机故障诊断中的应用

为解决传统信号分析方法频域分辨率不高的问题,提出了一种基于LabVIEW的小波包与Hilbert-Huang变换(HHT)相结合的信号分析方法,并将该法应用到提升机在线监测及故障诊断中:(1)对采集信号进行小波包降噪并进行频带划分;(2)用经验模式分解(EMD)方法对小波包分解重构得到的信号进行分解得到内禀模态函数(IMF);(3)选取有效IMF进行边际谱分析。仿真实验表明,该法能有效地检测出信号存在的异常,从而诊断出故障。     

基于小波包-人工神经网络在矿井通风机故障诊断中的应用

通过对已采集的矿井通风机振动信号的处理,提出应用小波包-人工神经网络对其进行故障诊断与监测。以G4-73-11No25D离心式通风机为研究对象,利用小波包提取振动信号的能量特征作为特征向量,并利用L-M算法对BP网络进行改进,建立了神经网络模型。经实际验证,该方法能够准确、快速地对通风机的故障进行诊断和监测。     

基于振动测试技术的矿井提升机主轴轴承故障诊断研究

以设备状态监测与振动故障诊断技术为理论基础,介绍了基于振动测试技术的矿井提升机主轴轴承的故障诊断方法,由加速度传感器、数据采集卡、工控机以及组态王软件组成的数据采集与监测系统实现振动信号的实时获取,采用MATLAB对振动信号进行幅值域分析、时域分析以及频谱分析,提取故障特征频率,分析结果与实际状况相符,应用效果良好。     

矿井提升机轴承实时状态监测及故障诊断系统设计与应用

针对矿井提升机轴承计划预防维修存在的过剩维修与欠维修问题,使用中值滤波与小波包分析相结合的振动信号分析方法,设计了一种矿井提升机轴承实时状态监测及故障诊断系统。该系统以下位机PLC数据采集和上位机MCGS组态软件数据分析处理为核心,实现了对轴承状态的实时监测和故障诊断。在岱庄煤矿对轴承SKF6205进行的系统应用表明,该系统能够对轴承的实时运行状态进行监测并对故障进行诊断与报警。     

基于LabVIEW的矿井提升机故障诊断系统设计

为了保障矿井提升机设备安全运行,运用LabVIEW为平台设计矿井提升机故障诊断系统,实现对提升机各组成部件运行状态监测与故障诊断。设计了基于图形化编程语言LabVIEW的故障诊断系统,运用Matlab Script节点建立基于遗传算法的推理机,实现提升机故障信号识别。仿真表明:在缺乏先验知识和样本数据很少的情况下对故障做出判断,减小了知识不足对诊断结果的影响,根据故障数据确定了提升机故障部位及原因,对及时排除设备安全隐患具有重要意义。     

基于小波包分解的煤矿通风机故障诊断

提出基于小波包分解的煤矿通风机故障诊断方法,经实际验证,能有效诊断出通风机故障,具有实用价值。     

基于小波包和Bayes判别法的矿用通风机故障诊断

将小波包分析与Bayes判别分析法相结合的方法应用于矿用通风机故障诊断问题中。利用小波包分析技术提取了矿用通风机不同工作状态的特征向量,选用此特征向量作为Bayes判别分析模型的判别因子,以矿用通风机故障实测模拟数据作为学习样本进行训练,通过分析计算,建立了相应线性判别函数,并利用回代估计方法进行检验。研究结果表明:这种新模型判别能力强,交叉确认估计的误判率为0,不需要优化网络结构,是解决矿用通风机故障诊断的一种有效方法。     

基于LabVIEW与MATLAB的提升机在线监测与故障诊断系统设计

基于LabVIEW与MATLAB混合编程的思想,设计了矿井提升机在线监测与故障诊断系统,综合运用计算机、虚拟仪器、故障诊断等技术,经数据采集及分析、预测报警等实现了提升机在线监测与故障诊断功能。充分利用了LabVIEW与MATLAB的特点,安装简便,界面友好,编程灵活。对现场采集的振动信号进行了小波消噪与奇异性检测测试,取得了良好的效果。     

故障树分析法在矿井提升机电动机故障诊断中的应用

故障树分析法是研究系统的故障与组成系统的零件(子系统)故障之间的逻辑关系,它包括研究引起系统故障的因素之间因果关系的定性分析及定量分析等。故障树具有逻辑关系清晰、形象等特点,能够全面、简洁、形象地描述导致事故的各种原因及逻辑关系,从而使有关人员了解和掌握安全控制的要点和措施,对矿井提升机的故障诊断提供有效帮助。     

基于自适应神经网络的矿井提升机故障诊断

矿井提升机是井下作业的重要运输设备,其运行状态对煤矿企业的安全生产具有关键作用。为了对矿井提升机故障进行实时监控,从而及时发现故障原因并采取措施,提出了一种基于自适应神经网络的矿井提升机故障诊断方法。首先对矿井提升机主轴系统结构及故障振动频率特征进行了分析,然后采用自适应神经网络算法对矿井提升机主轴故障诊断建立模型,实现对故障类型和故障程度的精确诊断,最后对所提出的模型进行了仿真测试。实验结果显示,该方法可以提供较高识别精度的故障诊断结果,为提升机的故障判断提供了参考依据。     

基于小波包算法的回转零件故障诊断

针对传统的故障诊断方法的局限性,将小波包分析方法应用到回转零件故障诊断中,利用小波包分解和重构方法有效地提取回转零件的共振频段,解决了传统方法人为确定共振解调频段的局限性。应用小波包算法处理后的信号重新采样,再根据Hilbert变换和包络谱细化原理,得到一种新的细化包络谱。通过回转零件的故障诊断实验分析,验证了该理论方法的正确性和实用性。     

模糊神经网络在矿井副井提升系统故障诊断中的应用研究

首先把矿井副井提升机故障分类样本进行模糊化,将不可能出现、多余的故障样本剔除,并输入到训练好的BP神经网络里进行数据训练,然后利用MATLAB软件中的工具箱对矿井副井提升系统液压制动系统故障的具体实例进行仿真分析。仿真结果表明,模糊神经网络可以过滤掉多余信息,节省时间和空间,能够很好地对矿井副井提升系统的故障进行预测,提高了故障诊断的准确性和可靠性。     

矿井提升机故障诊断技术研究

针对矿井提升机高可靠性要求,设计了基于故障树的故障诊断系统。利用故障树建立专家系统,解决了知识获取的瓶颈问题。     

基于小波包和距离判别法的滚动轴承故障诊断

将小波包分析与距离判别分析法相结合的方法应用于滚动轴承故障诊断问题中。利用小波包分析技术提取了滚动轴承典型故障的振动加速度信号的状态特征向量,选用此特征向量作为距离判别分析模型的判别因子,以滚动轴承故障实测模拟数据作为学习样本进行训练,通过分析计算,建立了相应线性判别函数,并利用回代估计方法进行检验。研究结果表明:这种新模型判别能力强,交叉确认估计的误判率为0,不需要优化网络结构,是解决滚动轴承故障诊断的一种有效方法。