基于PLC的煤矿空压机远程监测方案设计研究

为了确保矿用空压机能够实时、准确地实现故障保护、异常报警等功能,针对煤矿空压机运行参数,对煤矿空压机远程监测系统方案设计进行了研究。采用PLC硬件平台,对整体设计结构、空压机远程监测系统以及监测系统硬件部分进行了研究,该研究可为煤矿空压机远程监测系统的研制提供技术支持。     

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。     

多层次光谱分析的空压机油液综合故障诊断方法研究

笔者研究了空压机油液综合故障诊断的多层次优化方法,介绍了多层次光谱油液综合诊断方法,并运用多层次线性规划方法对空压机油液故障诊断方法进行优化设计,建立了空压机油液综合故障诊断的多层次优化方法模型。通过对有色金属的氧化磨粒进行的光谱分析,判断了空压机的故障类型和故障程度,实现了空压机的无损检测,为空压机故障诊断方法的研究提供了可靠的理论依据。     

基于小波分析的采煤机的故障诊断研究

为了能够准确地诊断煤矿井下电牵引采煤机的故障,采取有效的措施进行补救,从而能够提高煤矿生产的安全,深入地研究了小波分析在其中的应用。分析了煤矿井下电牵引采煤机的主要故障及成因;研究了小波多分析的基本特征;接着,进行了基于小波分析故障诊断算法仿真分析,仿真结果表明该方法可以成功地监测出电牵引采煤机中存在的故障;进行了实际应用,应用结果表明该方法具有较好的故障诊断效果。     

人工神经网络在煤矿通风机故障诊断中的应用

分析了煤矿通风机的常见故障,在介绍BP神经网络原理和算法的基础上,建立了基于BP神经网络模型的通风机故障诊断模型,并应用数学软件MATLAB中的神经网络工具箱实现了通风机不同故障状态的识别。研究结果表明,该方法能准确地诊断通风机的故障类型,具有简单、准确的特点,为实现煤矿通风机的故障预警和保障煤矿的安全生产具有指导意义。     

煤矿主通风机振动故障预警装置的研制与应用

针对永安煤矿主通风机振动故障问题,研制了煤矿主通风机振动故障预警装置,并对该故障预警装置结构、工作原理、特点进行了分析阐述。该主通风机振动故障预警装置在永安煤矿进行了实践应用,结果表明:该装置能实现对主通风机的振动故障准确预警。     

大数据在煤矿输煤设备故障预警系统中的应用研究

为避免煤矿输煤设备发生故障带来经济损失和人身威胁,研究了大数据在煤矿输煤设备故障预警系统的应用。硬件方面设计故障预警和智能视频监控模块;软件方面采集煤矿输煤设备各类大数据,使用ZigBee无线网络传输数据,采用VMD-PE方法完成煤矿输煤设备远程实时监控和故障诊断,实现煤矿输煤设备故障预警。实验结果表明：该系统的ZigBee无线网络通信性能较优异,满足预警实时性要求;不同煤矿输煤设备故障诊断结果与实际结果基本一致,且预警用时较少;该系统具有优良的早期预警能力和抗干扰能力。     

油液分析技术在煤矿空压机润滑与维修管理中的应用

首先对国内空压机在日常运行工况下所发生的典型磨损故障进行了详细阐述,然后依此作为切入点,论述了油液分析技术建立的理论基础和主要内容,并对油液分析技术在煤矿空压机润滑维修中的作用进行论证描述,主要是光谱分析技术、铁谱分析技术、理化分析技术在煤矿空压机状态监测与故障诊断中的应用方法。为煤矿企业安全高效的运行提供一个正确的理论依据和实践指导。     

基于人工智能的煤矿风机故障诊断方法

风机是煤矿企业安全生产的关键设备,其安全可靠、高效经济地运行将产生巨大的安全、经济和社会效益。故障诊断技术,特别是具有自学习、自适应、自推理等仿生能力的人工智能故障诊断方法在煤矿风机故障预警、故障识别、故障排除等方面发挥着越来越重要的作用。在对煤矿风机常见故障进行分析的基础上,对常用的煤矿风机人工智能故障诊断方法进行了分析与总结,最后对其未来的发展趋势进行了探讨。     

压风机监控系统传感器故障检测与分离方法

为了解决煤矿压风机监控系统关键传感器的故障检测与分离问题,提出了一种基于主元分析模型的传感器故障诊断方法。该方法可辨识系统中相关性较高的若干传感器,并为之建立主元分析模型。根据所建立的模型,利用平方预报误差(SPE)判断系统中是否有传感器发生故障;利用SPE贡献图定位故障传感器。系统经阶跃偏差故障试验和漂移故障试验,结果表明,将主元分析法应用于煤矿压风机监控系统传感器的故障检测与分离,可为压风机系统的正常运行提供有力保障。     

基于时频分析法的煤矿主要通风机故障诊断研究

煤矿主要通风机承担着井下污浊气体、矿尘和瓦斯排放的重要责任,是通风系统的核心设备,也是矿井安全生产的重要保障,为了对煤矿主要通风机故障进行有效诊断,采用时频分析法,研究了时频分析在煤矿主要通风机中故障诊断的应用,并分别对小波分析、Wigner-Ville分布以及傅里叶变换方法进行了应用分析,适用于平稳信号的分析。研究得出:该3种方法都能够对煤矿主要通风机故障进行精确的诊断,研究为煤矿主要通风机故障诊断提供一定技术支持。     

基于多层关联规则算法的煤矿突出预警模型

为提升煤矿突出预警精度,提出基于多层关联规则算法的煤矿突出预警模型。分析造成煤矿突出问题产生的主要因素,并以此为基础,由地质构造、煤层赋存参数与瓦斯参数3方面出发,选取压扭性断层、煤厚变化量以及煤层瓦斯含量等煤矿突出预警指标,构建煤矿突出预警指标体系。采用层次分析法构建煤矿突出预警模型,利用多层关联规则算法挖掘模型内同层指标关联规则与跨层指标的关联规则,确定预警模型内各指标的权重,根据组合权重确定煤矿突出预警结果,并将预警结果分为安全、威胁、危险与突出4个等级。实验结果显示,所研究模型的预警精度基本保持在99%以上。     

煤矿通风系统动态预警研究

实现煤矿“通风可靠”是煤矿安全生产的关键之策,开展了矿井通风网络实时模拟与动态预警分析的研究。以山西朔州某矿为应用背景,利用“测风求阻”模型完成该矿的通风基础参数获取工作,从表征矿井通风系统安全状况的巷道风流状态、用风地点通风状况和通风系统可靠性3个方面进行了预警分析,实现了对矿井通风安全的预警预报。     

基于瓦斯涌出特征的煤与瓦斯突出连续预测技术及应用

针对现阶段煤与瓦斯突出预测技术难以实现时间和空间领域的全方位预测,预测结果准确率低、预测结果发布滞后且影响工作面正常采掘作业生产等技术缺陷,提出了一种利用工作面瓦斯涌出特征预测工作面前方煤与瓦斯突出危险情况的非接触式、连续预测方法。通过对煤矿监测数据结构特征进行综合分析,确定了瓦斯涌出特征突出预警系统的预警指标,建立了煤与瓦斯突出连续预测技术模型,并引入单项预测指标权重评判集,采用加权平均设计思路,构建形成了煤与瓦斯突出预警综合评判规则。在此基础上,采用C/S、B/S双架构系统开发模式,设计开发了瓦斯涌出特征突出预警系统平台。通过下峪口煤矿应用结果显示,该系统平台总体预警准确率达到了86%,且能够超前准确地预测工作面前方的煤与瓦斯突出危险情况,为突出矿井的正常掘进生产提供了安全保障。     

基于视频技术的煤矿在线应急预警系统研究

研究基于视频技术的煤矿在线应急预警系统,提升煤矿在线应急反应能力和预警能力。该系统由矿井内控制层、地面网络层和在线应急预警层组成,矿井内控制层利用传感器、USB摄像头等设备,通过V4L2视频图像采集技术采集视频图像;地面网络层通过视频监控设备控制视频监控、地面控制等设备,并利用视频处理服务器采集矿井现场视频数据和完成报警,同时这些矿井现场视频数据传输至在线应急预警层;在线应急预警层使用模糊积分法构建在线应急预警模型,实现煤矿在线应急预警,并向客户端发出预警通知信息。实验表明,当视频图像数据量为8 000 h,系统传输耗时仅为0.8 s,在线应急反应能力好;预警的矿井应急程度与实际矿井应急程度一致,在线应急预警性能卓越。     

矿用空压机油闪点试验不确定度评定

在国家安全生产检测检验工作中，测量不确定度对检测检验的试验结果有着重要影响。为了确保实验室测量准确度，根据标准GB/T 3536—2008对矿用空压机油闪点的测定（克利夫兰开口杯法）进行了测量不确定度评定研究，通过建立数学模型，对测定中测量温度和气压重复性、测试人员读取温度计示值、标准温度计、气压计、压力标准器、升温速率、扫划火焰频率这8个主要不确定度分量进行评定，得出矿用空压机油闪点温度测量不确定度的主要影响因素为温度测量重复性和扫划火焰频率引入的不确定度。在空压机油闪点实际检验过程中，对其质量的判定提供了很大的帮助。