基于小波分析和改进神经网络的采煤机截割部传动系统故障诊断

为了解决当前采煤机截割部传动系统故障诊断方法存在耗时长、误差大等问题,提出了基于小波分析和改进神经网络的采煤机截割部传动系统故障诊断方法。首先采集采煤机截割部传动系统故障数据,并采用小波分析对数据进行预处理,消除噪声的不利影响;然后提取故障特征并输入神经网络进行训练,采用粒子群算法优化神经网络的参数,从而建立采煤机截割部传动系统故障诊断模型。仿真实验结果表明,该方法提升了采煤机截割部传动系统故障诊断精度,大幅度减少了故障诊断时间,而且增强了抗噪声干扰能力。     

基于改进粒子群的采煤机齿轮箱故障诊断

采煤机截割部摇臂齿轮箱承担着综采工作面截割部动力传动的重任,其故障与否直接影响采煤机正常工作。而传统的故障诊断方法-BP神经网络采用基于梯度下降的算法,存在容易陷入局部极小值、收敛速度慢等不足,这些不足严重影响了BP网络的应用。然而粒子群算法(PSO)有很好的全局收敛特性。因此,为了提高网络的性能,采用粒子群算法来优化BP神经网络,将改进的PSO引入神经网络的拓扑结构,用PSO的迭代代替BP中的梯度修正。结果表明:提出的改进方案可以有效地优化神经网络,提高其在采煤机齿轮箱故障诊断中的应用价值。     

最大相关峭度解卷积方法在采煤机故障诊断中的应用

鉴于采煤机复杂工况下微弱故障特征难以提取的问题,应用最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)方法于采煤机截割部齿轮箱的故障诊断.然而,凭先验信息确定的解卷积周期,可能导致MCKD的提取效果很差.因此,在计算解卷积周期左右的一定范围内,对故障信号进...     

基于CEEMD-RSVPSO-SVM的采煤机截割部滚动轴承故障诊断

截割部作为采煤机的关键部件,直接与采煤工作面相接触,具有截煤和落煤的作用。截割部通常采用滚动轴承,滚动轴承的故障将会导致采煤机整个流程的瘫痪,为此提出一种新型滚动轴承故障诊断方法。首先采用互补集成经验模态分解对滚动轴承振动信号消噪与分解,获得轴承振动时域信号;其次采用区域划分实时调整粒子群算法中参数,并应用自适应变异操作抑制粒子群陷入局部寻优;最后采用实验室滚动轴承模拟平台验证诊断模型的有效性。结果表明,提出的滚动轴承故障诊断模型对滚动轴承故障诊断能力强、准确率高且收敛速度快。     

基于振动与声发射融合的采煤机截割部故障诊断研究

采煤机截割部传动齿轮的工作状态影响着传动系统的工作效率。对齿轮故障监测与诊断进行研究,采用CATIA建立故障齿轮模型,利用仿真软件ADAMS与COMSOL仿真齿轮啮合瞬间产生的振动与声发射信号,对信号进行特征提取,采用BP神经网络对采煤机截割部齿轮故障进行诊断。仿真结果表明,振动与声发射融合对微小齿轮裂纹的识别具有较高准确性,对采煤机故障诊断具有一定的指导意义。     

采煤机截割摇臂传动故障分析

截割部摇臂齿轮箱是采煤机的动力传递装置,从安装方式、受力、工作环境等方面分析了其易产生故障的原因,并对摇臂齿轮箱齿轮和轴承破坏形式进行了分析,为有效排除采煤机故障提供了参考。     

基于EEMD降噪和HMM的采煤机摇臂滚动轴承故障诊断

提出一种集合经验模态分解(EEMD)降噪与隐马尔科夫模型(HMM)的采煤机摇臂滚动轴承故障诊断方法。采用基于峭度准则的EEMD对采集到的振动信号进行降噪预处理,筛选出包含主要特征频率的本征模态函数(IMF),通过求取IMF信息熵提取出敏感特征集,结合训练好的HMM分类模型,对滚动轴承故障类型进行诊断识别。实验数据分析表明,所提出的基于EEMD降噪和HMM的故障诊断方法可以准确区分滚动轴承故障类型,对于4种状态轴承的识别率达到90%以上,是一种有效的采煤机摇臂滚动轴承故障诊断方法 。     

较薄及中厚煤层采煤机截割部的设计改进

针对采煤机截割部常出现的问题及故障,通过对截割部齿轮传动机构的强度、制造工艺及各传动件的受力进行分析,探讨总结了综采工作面采煤机截割部运行过程中出现的故障原因,提出对采煤机截割部进行改进设计,使采煤机截割部强度及工作可靠性有了很大的提高,也为今后较薄及中厚煤层采煤机截割部的结构设计提供参考依据。     

基于改进BP神经网络的采煤机截割部传动系统故障监测与诊断

为了对采煤机截割部传动系统故障进行监测和诊断,提出一种基于改进BP神经网络的故障诊断方法。首先分析了采煤机截割部传动系统2种故障类型及其振动频率特性,在此基础上构建了基于L-M算法的BP神经网络故障诊断模型。其次,为了更准确地获得故障子类型以及故障严重程度的预测,设计了双层故障分类器。仿真结果表明,在公认数据集上测试,该神经网络模型对故障类型的分类预测准确率达99%,在故障子类型分类预测上也取得较好的效果,特别是对无故障情况的判断准确率达到100%,平均准确率为95%。验证了该方法的优越性。     

MG750-1915型采煤机截割部故障树分析

截割部的高可靠性是保证采煤机整机可靠性的重要环节。通过功能分析,推导MG750-1915型采煤机截割部功能框图,建立截割部故障树。运用RELEX可靠性分析软件,定量分析各故障模式三种重要度,得到相关重要度较高的故障模式。另外,定量分析了采煤机截割部的不可靠度、不可用度及故障频率等可靠性参数。根据分析结果,改进故障发生概率高部位的机械结构,提高采煤机整体可靠性。     

滚筒式采煤机截割部机电联合仿真

为了研究截割电机机械特性对采煤机滚筒受力特性的影响,利用SIMULINK建立采煤机截割电机模型;通过ADAMS建立采煤机截割部虚拟样机模型;使用电机模型对采煤机截割部进行驱动,同时将电机所受力矩反馈到电机模型中,建立了基于MATLAB/SIMULINK和ADAMS的采煤机截割部机电耦合模型。采用LS-DYNA对采煤机滚筒截割煤岩过程进行模拟仿真,得到滚筒的受力情况;将截割仿真得到的载荷添加在采煤机滚筒上,进行了采煤机截割部机电联合仿真,得到了截割电机输出转矩和输出转速的曲线,为研究电机过载保护提供了数据支持。     

国内外采煤机工况检测、故障诊断技术现状

主要介绍国内外采煤机工况检测、故障诊断技术现状。首先,介绍了国外采煤机为操作者提供截割部及牵引部等具体的工况检测信息及故障原因显示功能。其次,简述了国内采煤机工况检测、故障诊断现状,最后介绍了国内采煤机在信息量、直观程度、服务功能等方面与国外采煤机相比存在一定的差距。     

夹矸煤层下采煤机截割部行星架仿真分析

以MG300/700-WD型采煤机为例,对截割夹矸煤层时采煤机截割部行星架进行受力分析,建立行星架的三维模型,并利用ANSYS对行星架进行了应力分析和模态分析,找出行星架最薄弱的部位并提出了结构改进意见,确保采煤机在截割夹矸煤层时行星架能满足使用要求。     

基于有限元方法的EML340型连采机截割部计算

通过对EML340型连续采煤机的截割部受力状态及边界条件的合理简化,得出了截割部有限元计算结果及模态分析结果,该计算方法在工业性试验中得到了很好的验证。为连续采煤机截割部的计算提供了一种可行的方法。     

基于EEMD-SVM的齿轮箱故障诊断

针对齿轮箱振动信号的非平稳特性和在现实条件下难以获得大量故障样本的实际情况,提出一种经验模态分解和支持向量机相结合的故障诊断方法。运用经验模态分解方法对齿轮箱故障的振动信号进行分析,进行EEMD分解得到相对平稳的本征模态IMF,并计算每个IMF的能量熵,将其作为支持向量机的输入特征向量以判断齿轮箱的工作状态和故障类型。     

采煤机摇臂故障诊断分析与预防

针对采煤机摇臂故障的问题,通过分析采煤机截割部摇臂的结构,提出先进的故障诊断方法,统计常见故障并分析原因,提出预防和减少故障产生的方法和步骤,从而减少停机维修几率,提高生产效率,延长使用寿命。     

基于EEMD降噪与PNN的齿轮箱齿轮故障诊断

提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)降噪与概率神经网络(PNN)的齿轮箱齿轮故障诊断方法:利用EEMD对采集到的齿轮振动信号进行分解,得到一系列固有模态函数(IMF),然后利用相关系数准则对IMF进行处理,筛选出包含主要特征频率的部分IMF,随后求取IMF样本熵,作为PNN分类器的特征向量输入,实现对齿轮故障类型进行诊断识别。     

基于改进的HHT边际谱齿轮箱故障诊断

针对信号经验模态分解(EMD)过程中存在波形混叠现象,提出一种基于聚合经验模态分解(EEMD)和Hilbert边际谱相结合的方法对齿轮箱故障进行故障诊断。首先使用小波阈值分析对背景噪声较大的齿轮箱振动信号进行预处理,提高EEMD分解的精确度;其次对预处理信号进行分解,得到IMF分量,对比正常信号与故障信号的区别;最后对2种工况信号进行Hilbert变换并计算得到边际谱,确定故障信号的故障频率。研究表明该方法在避免EMD分解带来的模态混叠现象方面具有可行性,能提高齿轮箱故障诊断的准确率。     

滚筒式采煤机截割煤层过程中截割部的仿真分析

针对目前采煤机截割系统运动规律难掌控等问题,对采煤机截割煤层进行了仿真分析研究。构建了采煤机滚筒及截割部截割煤层力学仿真模型,然后以采煤机不同牵引速度为例对其进行仿真分析,研究摇臂上节点26767的x、y向位移及加速度以分析截割部在截割过程中的振动特性,这为全面掌控采煤机截割部的动力学特性奠定了研究基础。     

采煤机截割部刚柔耦合动力学分析与摇臂优化研究

以MG1000/2500-WD型采煤机为研究对象,根据采煤机截割部基本结构特征,构建采煤机截割部刚柔耦合动力学模型,从转速、加速度、啮合力、应力4个角度开展采煤机截割部仿真分析。根据仿真分析结果,获取采煤机截割部摇臂截割过程中应力云图以及关键点应力曲线,确认采煤机截割部摇臂的受力特点,再以此为基础实施摇臂优化设计,具体设计过程包括摇臂瞬态分析以及摇臂优化设计2部分。为验证所提出采煤机截割部摇臂优化设计的有效性,将优化设计应用于工程实践,最终确认优化设计具有一定的应用价值。