基于故障树和神经网络模型白勺提升机故障诊断专家系统

矿井提升机是集机、电、液于一体的大型复杂机械，它担负着沿井筒提升煤炭和矸石、下放材料、升降人员和设备的任务，是立井开拓中连接井上、井下的唯一通道，一旦某一部位发生故障，对生产和人员安全都极为不利。每年由于提升机发生故障而引起停工停产，甚至人员伤亡的事故令人触目惊心。     

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。     

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。     

基于故障树分析的矿井提升机故障诊断

利用故障树分析法对矿井提升机的立即施闸故障进行分析,定性地分析了立即施闸故障6个影响因素之间的逻辑关系,定量地计算了引起立即施闸事故事件的各个因素的概率。计算了立即施闸事故的影响程度即重要度,并将得到的重要度概率按大小排序。为快速找到故障位置提供了数据依据,也为系统的设计修改提供了科学参考。     

基于FTA法对矿井提升机钢丝绳系统故障树分析

通过建立矿井提升机钢丝绳系统的故障树,并运用FTA(Fault Tree Analysis)法对矿井提升机钢丝绳系统故障树进行定性、定量的分析,最后得出提升机钢丝绳系统故障的主要影响因素,进而提出相应的保障措施。对于矿井提升机系统的安全运转有着重要的现实意义。     

矿井提升机状态监测与故障诊断系统

介绍了最近研制成功的矿井提升机状态监测与故障诊断系统。该系统的硬件由486工业控制计算机、20英寸工业级显示器、打印机、A／D和I/O接口板及专用传感器等组成；系统软件用BORLANDC++编制，系统的人机对话界面是由不同模块组成的全汉化操作平台。该系统的主要功能包括：（1）状态监划；（2）第一故障点捕捉；（3）技术性能测定；（4）技术性能分析；（5）参数记忆与数据追忆；（6）环境参数监测争。     

故障树分析法在设备故障管理中的应用

本文以ＡＭ－５０型掘进机电气系统为例，分析了用故障树法进行故障管理的方法，提出了用定性，定量分析结果反映故障模式的优先性顺序和在故障诊断及维修决策中的实际应用。     

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。     

基于灰色神经网络矿井提升机的故障诊断研究

矿井提升机是煤矿的重要设备,对其进行故障诊断是提高煤矿安全的主要手段,因此,将灰色神经网络应用于矿井提升机的故障诊断。分析了矿井提升机的常见故障;研究了灰色神经网络的理论模型,设计了基于灰色神经网络故障诊断的算法流程;进行了故障诊断仿真研究,仿真结果表明:灰色神经网络具有较高的故障诊断效率和精度。     

矿井提升系统的滑动故障研究

提升机是煤矿安全生产的咽喉设备之一,而滑动故障是导致提升系统发生事故的主要因素之一,因此对提升系统的滑动故障进行研究具有十分重要的意义。详细分析了提升机在启动加速阶段、等速运行阶段和紧急制动阶段的滑动机理,并在此基础上分析了提升机滑动故障的故障树,对于进一步加强提升系统滑动故障的研究、监控和预防具有一定的借鉴意义。     

一种支持向量机的矿井提升机故障诊断方法

介绍了几种传统的支持向量机(SVM)多分类方法,分析了所存在的问题及缺点。提出了一种基于SVM的矿井提升机故障诊断方法。该方法具有简单、直观和训练样本少等特点。通过将其应用于提升机运行状态的故障诊断,结果表明,采用该方法比传统多类SVM方法和BP神经网络具有更高的诊断正确率。     

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。     

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。     

基于小波包与隐马尔可夫的矿井提升机主轴故障诊断

为解决当前矿井提升机主轴故障数据提取困难且诊断方法存在易受干扰、误差大、准确度低等缺点,设计了基于小波包与隐马尔可夫(HMM)的矿井提升机主轴故障诊断模型。该模型预先把主轴振动信号用小波包分解来获取小波包能量,再把高能量频带CEEMD分解,选取相关系数满足条件的IMF分量完成信号重构,通过重构信号来获得特征参数并构建特征向量,然后对每种故障完成HMM训练,构建HMM故障识别库,并把测试样本送入库中完成测试,从而测试模型的准确度。测试数据表明了基于小波包与HMM的故障诊断模型,准确度高、误差小、抗干扰能力强,比较适用于故障诊断。     

模糊神经网络在提升机制动系统故障诊断中的应用

针对BP神经网络在提升机制动系统故障诊断中的局限性,如收敛速度慢和可靠性差等缺点,根据提升机制动系统的故障机理和特点,提出了一种基于遗传算法的模糊神经网络故障诊断方法。结合了神经网络和模糊逻辑的优点,在利用神经网络对提升机制动系统进行故障诊断的基础上,引入模糊逻辑的概念,采用模糊隶属函数来描述这些故障的程度,并利用遗传算法对网络的权值和阈值进行修正,加快了网络收敛的速度,克服了易陷入局部极小的问题。     

故障智能诊断技术及其在矿井提升机上的应用研究

总结了国内外提升机智能故障诊断研究现状,并介绍了几种目前常用的诊断技术,概述了智能诊断技术在矿井提升机上的应用,指出了由模糊理论和人工神经网络等人工智能技术组成的组合式智能诊断新方法,是矿井提升机故障智能诊断技术的发展趋势,对保证矿井安全、高效和经济运行具有重要意义.     

提升机齿轮箱故障诊断研究

介绍小波分析理论,利用Matlab7.0小波变换工具箱处理提升机齿轮箱振动信号,探讨小波分析在提升机齿轮箱故障诊断中应用的可行性。