采煤机故障诊断技术现状及其发展趋势

概述了当前的采煤机故障诊断技术现状,举出几种目前常用的采煤机故障诊断方法;并指出专家系统、人工神经网络、远程智能故障诊断是采煤机故障诊断技术的研究热点和发展趋势。     

基于扩展故障树的采煤机故障诊断专家系统研究

针对采煤机故障诊断专家系统知识获取困难的问题, 将扩展故障树分析法和专家系统相结合, 提出了基于扩展故障树的采煤机故障诊断专家系统知识获取方法。在传统故障树节点上增加节点类型、重要度等信息, 建立扩展故障树, 并将扩展故障树中的节点信息转换成规范化表示的专家系统知识。采用广度搜索优先、深度搜索与广度搜索结合的推理机制, 提高故障查找的准确率及效率。利用专家系统开发工具CLIPS, 建立了采煤机故障诊断专家系统。研究表明, 该系统可准确判别采煤机故障类型并提供解决方案, 提高采煤机故障诊断效率。     

基于监测参数的采煤机故障诊断专家系统诞生

最近,山东矿业学院、兖矿集团常州科学技术开发研究所、枣庄工业学校对专家系统原理如何应用于采煤机故障诊断进行了研究,利用人工智能语言开发出了一套与采煤机工况监测系统相连的故障诊断专家系统。作为煤矿生产的关键设备,采煤机结构复杂、工作环境差、维护较困难,尤其是液压牵引部分易出故障难判断,因此对进行采煤机故障诊断是急需解决的课题。新开发的基于监测参数的采煤机故障诊断专家系统在兖州矿业（集团）公司南屯煤矿得到了实际应用。该系统与采煤机工况监测系统通过终端数据接口相连接,使专家系统可从实时处理网络得到数据…     

采煤机模糊神经网络故障诊断专家系统仿真

为克服传统专家系统的局限性,提高采煤机故障诊断的智能化水平,设计了一种基于模糊神经网络的采煤机故障诊断专家系统,并在MATLAB中进行了仿真,该系统较好地解决了传统专家系统存在的问题,提高系统的诊断容错能力和准确率。     

MCLE600型电牵引采煤机故障诊断专家系统

给出了MCLE600-DR102102型电牵引采煤机的故障树,介绍了基于C语言的专家系统开发平台-CLIPS,论述了CLIPS平台的专家系统作为MCLE600-DR102102型采煤机故障诊断工具的必要性及其具体实现,并就故障诊断专家系统的结构、构造原理及难点进行了探讨,同时提出了该系统基于故障树的实施方案。     

基于广域搜索算法的采煤机故障智能诊断系统

采煤机故障诊断专家系统获取知识,有一定的难度,为此通过该系统并综合使用扩展故障树分析,在扩展故障树的基础上提出采煤机故障诊断专家系统知识获取方法。相对于传统的故障树节点,增加了节点类型、重要度等内容,所得到的故障树有扩展性,把其中的相关节点信息转变为有一定规范性的专家系统知识。在推理过程中,重点使用广度搜索,将深度和广度搜索相结合,从而能高效、准确的查找各类故障。     

采煤机工况监测系统的软件设计与故障诊断

简要介绍了采煤机工况监测系统的组成及系统监测的参数，对采煤机的一些常见故障及故障现象进行了分析，设计了故障诊断的专家系统，重点介绍了该系统的软件结构与设计。     

基于多传感信息融合的采煤机远程故障诊断方法

为了对煤矿井下采煤机进行远程故障诊断,在实现采煤机顺槽控制系统和机载控制系统远程通讯的基础上,利用多传感信息融合理论D-S证据融合算法对采煤机新型故障进行诊断并存入智能化的专家系统故障诊断数据库,实现了采煤机的远程故障诊断和自学习功能。     

基于自适应RBF人工神经网络的电牵引采煤机轴承故障诊断

将自适应RBF人工神经网络应用到电牵引采煤机轴承故障诊断 ,通过对轴承振动信号处理 ,证明此方法进行故障诊断具有及时性、准确性和灵活性     

基于神经网络和专家系统的乳化液泵站故障诊断研究

乳化液泵站是综合机械化采煤工作面的重要设备,介绍了其故障诊断系统的设计思想,阐述了系统结构、推理机工作过程、知识表示方法以及知识获取途径,提出了一种人工神经网络和模糊专家系统相结合的分级故障诊断方法,用于乳化液泵站的分级故障诊断,可及时发现和排除各种故障隐患,预防突发事件,保障煤矿井下安全作业。     

基于迁移学习的采煤机摇臂传动故障研究

针对传统故障诊断方法无法有效识别并自动分类实际工况中采煤机摇臂传动故障多的非线性、非平稳信号,提出一种基于迁移学习的采煤机摇臂传动故障诊断模型。基于迁移学习思想,构建基于深度迁移学习的采煤机摇臂传动故障诊断模型;采用多标签分类及sigmoid函数,对模型进行改进,实现对采煤机摇臂传动复合故障的识别与分类;最后,通过仿真实验验证了改进模型性能,并对比了提出模型与传统智能故障诊断模型DCNN、SVM、LSTM、CNN在迁移任务中的分类准确率。结果表明,相较于传统智能故障诊断模型,基于深度迁移学习的采煤机摇臂传动故障诊断模型具有更高的诊断精度,且收敛速度更快,可提高采煤机摇臂传动系统的工作可靠性。     

基于故障树的采煤机液压盘式制动器故障研究

通过逻辑分析构建了采煤机液压盘式制动器故障与基本事件的故障树模型;采用二元决策图分析故障树模型,得到了导致制动器故障发生的最小割集,并通过状态枚举法计算了基本事件的结构重要度。结果表明,所列举的任一基本事件的失效均会导致制动器故障。为采煤机液压盘式制动器的故障诊断提供了理论依据。     

SL500型采煤机电气系统常见故障分析及处理

根据艾柯夫SL500型采煤机在神东公司使用及维修情况,将采煤机牵引系统不牵引故障及接地、漏电故障,截割系统接地故障,RS-485传输错误故障,电机编码器故障进行了分析与探讨,提出了排除故障的步骤和方法,有利于采煤机安全、稳定、高效的工作,能够很好的为神东公司及其它煤炭企业生产服务。     

电牵引采煤机辅助液压系统常见故障的故障树分析

为了减少电牵引采煤机辅助液压系统故障的发生,保证煤矿生产的持续高效进行和操作人员的劳动安全,将可能引发电牵引采煤机辅助液压系统故障的故障事件进行汇总,利用矿山安全工程中的故障树分析手段对其进行相应的故障树分析,找出故障发生影响因素,并有针对性地提出了故障防范措施。     

采煤机液压牵引系统故障诊断的模糊数学方法

通过对MLS—170型双滚筒采煤机牵引部液压系统故障的分析,探讨应用模糊数学理论,建立故障诊断的模糊矩阵模型。并用C语言编写故障诊断软件,以求快速可靠地诊断和预测采煤机牵引部液压系统的故障。     

采煤机故障诊断的研究

采煤机是煤矿生产的关键设备,为了提高采煤机故障诊断水平,本文分析了采煤机常用的故障诊断方法,并在专家诊断系统的基础上,引入了模糊神经网络,结果表明该方法能很好的提高采煤机的故障诊断水平。     

基于稀疏表示的采煤机摇臂轴承故障诊断方法研究

为了有效地对采煤机摇臂轴承进行状态监控和故障分析,对稀疏分解方法字典的选取进行了深入研究。首先对稀疏表示常用分析字典进行分析,并结合采煤机摇臂滚动轴承故障机理及信号特征,选取符合单边衰减冲击响应的Laplace小波作为基原子,构造一种Laplace小波字典;通过加噪信号仿真分析,验证了基于Laplace小波字典稀疏表示方法的有效性;最后通过实验验证,将该方法应用于采煤机摇臂轴承故障诊断中,能有效提取滚动轴承故障特征。结果表明,该稀疏编码的方法在采煤机摇臂滚动轴承故障诊断方面具有良好的实用性。     

电牵引采煤机故障诊断分析

为了对电牵引采煤机故障进行及时诊断,提出利用混沌Duffing振子和小波分析法对采煤机故障振动信号进行提取及分析。通过对比故障振动能量及正常振动能量,验证了故障诊断的可行性,为矿山实现智能化控制提供了一定的借鉴。     

基于广义回归神经网络的采煤机故障诊断的研究

针对采煤机故障征兆和故障的非线性对应关系,采用广义回归神经网络作为故障诊断的智能分类器。输入层为采煤机的故障特征参数,中间层为径向基神经元,感知待诊断故障向量与训练样本的相似度,输出层为故障模式分类。分析了广义回归神经网络的优越性和结构特征,建立了不同光滑因子和训练样本数目的采煤机故障诊断模型,并在MATLAB进行了仿真。     

异步电动机故障保护在采煤机中的应用与分析

分析了煤矿采煤机截割电动机恒功率保护和油泵电动机阶段式定时限保护存在的缺点,应用对称分量法理论,提出了以反映故障电流的各时序分量为原理的异步电动机保护方法,并阐述了该方法在采煤机中的应用。该方法能够覆盖电动机常见故障,并可实现对故障类型的自动诊断,对电动机的运行起到有效保护。