一种钢丝绳芯输送带更换方案

钢丝绳芯输送带由钢丝绳、芯胶、覆盖层和边胶构成,常用作煤矿井下带式输送机的牵引和运载构件。提出了一种钢丝绳芯输送带更换方案,详细介绍了更换流程,安全、高效地解决了煤矿井下因钢丝绳芯输送带磨损、老化、断带等带来的输送带更换问题。     

钢丝绳芯输送带接头抽动检测方法

针对目前钢丝绳芯输送带接头抽动检测方法存在准确率低、自适应差等问题,提出了一种基于X射线图像的钢丝绳芯输送带接头抽动检测方法。首先采用基于Retinex理论的图像增强方法对钢丝绳芯输送带X射线图像进行增强,然后利用Sobel边缘检测算子检测接头边缘并提取接头边缘的质心作为接头点,接着对分层后的接头点进行直线拟合,最后根据相邻接头之间夹的钢丝绳根数对当前采集图像与参考图像的接头进行匹配,比较匹配接头点到各自联合拟合直线的距离,若距离差大于一定的阈值则表明接头抽动。测试结果表明,该方法接头识别率高,能够精确检测出接头抽动。     

钢丝绳芯输送带接头伸长量计算方法

针对钢丝绳芯输送带接头伸长判断方式单一、伸长量计算复杂度较高的问题,提出了基于X光图像的钢丝绳芯输送带接头伸长量计算方法。通过直方图均衡化和均值滤波对图像进行预处理,提高了图像对比度,有效解决了钢丝绳芯输送带图像灰度不均匀问题;利用Sobel算子进行接头边缘检测和动态阈值处理,提取上下接头;通过上下接头拟合直线斜率判断待检图接头和参考图接头是否一致,从而判断接头是否伸长;根据上下接头的端点和拟合直线计算接头左右端最外侧长度和接头平均长度。测试结果表明,该方法计算速度快、效率高,可以方便、准确地计算出接头伸长量。     

钢丝绳芯输送带可视断带诊断系统的研究

提出了一种钢丝绳芯输送带可视断带诊断系统的设计方案。该系统采用漏磁检测技术,由电磁传感器对钢丝绳芯输送带进行电磁检测;当检测出损伤部位时,下位机首先通过计算确定其坐标,然后控制X光检测部分移动至坐标处,对损伤区域进行拍照,图像信息由下位机传至上位机进行数据处理,确认其损伤并确定损伤类型后,在监控界面的相应坐标处显示报警,并显示损伤处的图像。现场测试结果表明,该系统较好地实现了钢丝绳芯输送带的可视化断带检测功能,准确性较高,误差小。     

钢丝绳芯输送带X射线检测系统图像分析算法

提出了一种在线分析和离线分析相结合的图像分析算法：在线分析阶段采用支持向量机检测出接头图像,采用显著图法检测出有损伤的输送带图像;离线分析阶段采用细化、区域分析等图像处理方法检测接头抽动,并对各种损伤情况进行分类。该算法使得检测系统具备针对输送带X图像实时分析的能力,而且损伤检测准确率非常高。实验分析和现场实践验证了本文所提算法的有效性。     

钢丝绳芯输送带X射线检测系统图像分析算法

提出了一种在线分析和离线分析相结合的图像分析算法:在线分析阶段采用支持向量机检测出接头图像,采用显著图法检测出有损伤的输送带图像;离线分析阶段采用细化、区域分析等图像处理方法检测接头抽动,并对各种损伤情况进行分类。该算法使得检测系统具备针对输送带X图像实时分析的能力,而且损伤检测准确率非常高。实验分析和现场实践验证了本文所提算法的有效性。     

基于小波分析的传感器故障检测研究

针对航空发动机控制系统传感器故障检测在强噪声环境下易误报的问题,设计了基于模极大值原理的传感器故障检测方法.首先介绍基于小波奇异性进行故障检测的基本原理,之后根据信号和噪声奇异指数不同的特点判断噪声模极大值.对传感器典型故障,给出基于模极大值原理的传感器故障检测算法,并根据小波变换模极大值在不同尺度下的分布来完成故障的检测.通过某型涡扇发动机控制系统传感器故障检测仿真实验表明,小波变换能很好地刻画信号的奇异性特征,该滤波算法消噪效果明显,故障检测准确度高.     

矿用钢丝绳损伤检测信号处理方法研究

采用电磁检测法检测矿用钢丝绳受损情况时,检测信号中含有大量噪声,且存在尖峰和突变干扰,增大了损伤识别难度,需要对原始检测信号进行降噪处理。常用的傅里叶变换无法处理运行中的钢丝绳检测信号,而小波变换因存在平移不变性较差、频带混叠等问题而影响检测准确度。提出了基于双树复小波变换的矿用钢丝绳损伤检测信号处理方法。首先采用Q平移法构造双树复小波高低通滤波器,对原始信号进行3层双树复小波分解,得到高低频信号分量;然后采用最小极大方差软阈值方法对分解信号进行降噪处理;最后对降噪信号进行重构。在实验室环境下搭建了钢丝绳损伤检测试验平台,对基于双树复小波变换的钢丝绳损伤检测信号处理方法的降噪性能进行验证,结果表明:该方法可有效减少检测信号中的尖峰和突变数量,使信号平稳,降噪效果优于经典小波变换,且增大了奇异点处信号峰值,有利于后续特征提取。     

基于小波模极大值的信号奇异性检测

小波分析近乎完美的数学特性受到各领域科学家和工程技术人员的青睐.文中讨论了基于小波模极大值的信号奇异性检测方法,该方法突破了傅立叶分析在时域和频域方面的局部化能力,信号的局部正则性可由其小波变换模随尺度参数的衰减特性来刻画,通过确定小波变换在细尺度下的局部模极大值来检测信号奇异性.实验表明,该方法能有效的、实用的.     

基于小波优化神经网络的故障定位算法研究

在研究已有小电流接地系统单相接地故障定位方法优缺点的基础上,提出了一种小波优化神经网络的故障定位算法。首先在分析单相接地故障暂态电气量特征的基础上,利用小波奇异性检测进行特征提取。然后构建故障定位的优化神经网络模型,以遗传算法良好的全局寻优能力为基础,根据神经网络良好的非线性拟合能力,建立起故障特征与故障点位置之间的映射,实现故障定位。最后仿真测试表明,故障定位的相对误差不超过1.5%,并且不受故障点位置、故障点电阻和相角的影响。     

一种带式输送机故障诊断方法

针对传统浅层神经网络用于带式输送机故障诊断时存在故障状态样本数据不足、准确率不高等问题,提出了一种基于合成少数类过采样技术(SMOTE)和深度置信网络(DBN)的带式输送机故障诊断方法.该方法利用SMOTE生成带式输送机故障状态样本数据,克服样本数据分布不平衡现象;将样本数据输入DBN,利用无监督逐层训练方式提取数据中的故障特征,并通过有监督微调来优化故障诊断能力,实现带式输送机故障精确诊断.仿真结果表明,该方法提高了带式输送机故障诊断准确率.     

轴承早期故障特征提取方法研究

针对滚动轴承早期故障信号被背景噪声淹没、故障特征不明显的问题,提出一种基于小波包分解和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承早期故障信号特征提取方法.利用Matlab软件对采集到的轴承振动信号进行快速谱峭度分析,根据峭度最大化原则确定带通滤波器的中心频率和带宽,设计带通滤波器;对经过带通滤波器滤波后的信号进行小波包分解和CEEMD分解,根据峭度、相关系数筛选出有效本征模态函数(IMF)分量;利用IMF分量重构小波包信号,对重构小波包信号进行包络谱分析,提取轴承早期故障信号特征频率.该方法通过谱峭度分析降低背景噪声干扰,通过小波包分解增强故障冲击信号,并将CEEMD与小波包分解相结合,解决经典EMD分解存在的模态混叠、无效分量问题.仿真结果表明,相较于传统包络解调算法,重构后信号的背景噪声得到抑制,故障特征分量突出,验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于经验模式分解的R波识别及噪声消除

提出了一种新的心电信号R波识别方法,探讨了经验模式分解在心电信号R波识别领域的可行性,并结合该理论给出R波的识别算法,用MIT心电数据库中部分记录进行验证,取得了比较理想的效果.最后应用该理论处理心电信号噪声时,发现去噪的效果优于仅使用小波方法去噪.     

基于HHT的液压管路裂纹故障诊断方法研究

将HHT方法应用于液压管路裂纹的故障诊断,提出基于HHT的液压管路裂纹故障诊断方法,并以正常液压管路和有裂纹液压管路为例进行实验验证。首先进行EMD（经验模态分解法）振动信号分解。将EMD和HHT方法引入航空发动机液压管路裂纹的振动信号分析,某发动机液压管路的裂纹振动信号的分析结果表明,该方法能够克服傅里叶谱无法同时获得时域和频域信息的缺陷。同时边际谱能够比较真实客观地反映有裂纹液压管路的频率和幅值分布情况。此外由边际频谱图中可知,无裂纹液压管路、有裂纹液压管路振动信号的频率能量分别集中于25 Hz,有裂纹的整体系统刚度大于无裂纹的。据此,有裂纹的管路,其振动加大的现象得以由HHT方法明显呈现。     

小波变换在输油管道泄漏检测定位系统的应用

介绍了一种基于小波变换的输油管道泄漏检测与定位系统,根据小波变换与信号奇异性之间的关系,采用小波变换模极大值算法对输油管道的压力信号进行奇异点检测,利用检测到的奇异点进行泄漏的定位。     

基于小波变换的电力热线预警信息盲检测方法研究

电力电网系统在电力传输控制中节点分布具有动态性,容易产生热线预警,为了提高电力热线预警检测能力,提出一种基于小波变换的电力热线预警信息盲检测方法。构建电力热线预警的信号模型,采用随机线性时间序列分析方法构建电力热线预警的统计信号分析模型,对电力热线预警信号采用相关性检测方法进行时频分解,采用小波分析方法将电力热线预警信号从时域向频域转换,根据接收到的两路电力热线预警信息的关联性进行特征匹配和自动分离,实现对电力热线预警信息的盲分离和噪声干扰抑制,采用小波变换和谱特征检测方法,实现对电力热线预警的盲检测。仿真结果表明,采用该方法进行电力热线预警检测的盲分离性能较好,检测准确概率较高,提高了电力热线预警能力。     

一种采煤机截割部滚动轴承故障诊断方法

针对采煤机截割部滚筒轴承结构复杂极易损坏,且单凭借人为经验难以对故障进行定位判别的问题,提出了一种基于入人工蚁群-模拟退火算法的自适应时变滤波经验模态分解方法,去掉了原始振动信号中的低频干扰,画信号快速峭度图以峭度最大处对应的中心频率和带宽来设定带通滤波器参数,以进一步突出信号的高频特征,对经过处理后的信号平方包络后画包络谱图,将计算所得理论故障频率和包络谱图最大幅值处所对应的频率对比,从而对故障类型进行判别;通过采煤机试验表明所提方法能够适用于采煤机实际工程应用,可以有效消除信号中低频干扰部分,提高振动信号的峭度特征,并在不同转速和不同故障尺寸的条件下下分别达到100%和88.9%的故障判别率。