煤矿提升机齿轮箱振动分析

提升机作为煤矿中的重要设备,其故障率对于煤炭的安全高效生产有着极为重要的作用。在详细分析了煤矿提升机工作环境和工作特性的基础上,建立了提升机齿轮箱振动的数学模型,分析了速度和载荷变化情况下的提升机齿轮箱振动的特点,分析了变工况条件下齿轮箱故障信号的分布特征,为变工况条件下提升机齿轮箱的故障诊断提供了一定的理论基础。     

齿轮箱故障诊断中振动信号处理方法综述

介绍了齿轮箱故障振动信号传统的时域、频域分析方法,并列举了一些不同故障所应用的分析方法。齿轮箱由于变工况运行时转速不稳定、负荷变化等状况而产生非平稳信号,因此介绍了一些基于非平稳信号处理的方法特点及应用,并指出了齿轮箱故障诊断的发展趋势。     

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。     

变频调速水泵状态实时监测与故障智能诊断系统的研制

变频调速水泵在工农业生产中的应用越来越广泛,对其故障诊断的研究也逐渐被重视,对变频调速水泵的状态实时监测与智能故障诊断进行了研究,用基于数字重采样的阶比分析方法对水泵振动信号进行预处理,通过软件积分求取振动的速度和位移,由基于BP神经网络的故障诊断系统对变频调速水泵的典型故障予以诊断。实验表明所用的方法和理论正确、可靠。     

煤矿提升机故障分析及诊断系统方案设计

为了确保煤矿提升机安全运行,分析了提升机齿轮箱故障、齿轮箱振动故障机理、煤矿提升机电机故障以及煤矿提升机滚筒故障。设计了提升机故障诊断系统方案,根据煤矿提升机的技术参数,建立了煤矿提升机故障诊断总体方案,方案主要由上位机、数据采集卡、信号调理器和检测量传感器组成,布置了煤矿提升机机械设备检测量。研究为矿井安全提升提供了理论支持。     

基于虚拟仪器的矿井提升机在线振动监测系统设计

利用LabVIEW虚拟仪器开发平台构建了一套矿井提升机在线振动监测系统,阐述了在线振动监控系统的硬件组成和软件设计。该系统能够实时显示矿井提升机振动信号的波形图和频谱图,对故障点进行点分析、相关分析和包络分析,获取趋势图、频谱瀑布图、轨迹图、相关谱值和相关相位。利用该系统对JKM-3.25×4(II)型矿井提升机进行监测分析,实验表明该系统能够显示矿井提升机工作状态,及时判断故障产生的位置和原因,实现了对矿井提升机的在线监测与故障诊断。     

EMD与能量算子解调在提升机齿轮箱故障诊断中的应用

提升机齿轮减速箱一旦发生故障,其振动信号表现出强烈的非平稳性,表现为复杂的调制现象,因强烈的噪声干扰,给故障特征提取带来了困难。介绍了基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)与Teager-Kaiser能量算子（Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO）解调相结合的提升机齿轮箱故障诊断方法,该方法结合了EMD自适应滤波和Teager-Kaiser能量算子非线性故障特征提取的优点。EMD方法可将齿轮箱振动信号分解成若干个局部频率从高到低不同频段的IMFs（Intrinsic Mode Functions）,各个IMF突出了原始信号的某些局部特征,再对相对高频段且含有齿轮啮合频率及谐频的IMFs进行能量算子解调,成功提取了提升机齿轮箱中间轴旋转频率fr2的故障特征频率,诊断出了提升机齿轮箱中间轴上齿轮Z2和Z3的点蚀故障。分析结果表明,该方法能有效诊断出提升机齿轮箱的故障。     

FASTICA算法在齿轮箱故障中的研究

振动分析是进行齿轮箱状态检测与故障诊断的重要手段。齿轮箱振动信号中常常含有大量噪声,这使得信号和噪声的频谱在频域内发生了重叠。研究适于齿轮箱振动信号处理方法。探讨基于负熵的FASTICA方法在齿轮箱机械故障特征提取中的应用,通过分析验证所研究的算法的有效性和适用性。     

提升机齿轮箱振动频谱诊断中边频分析方法

提升机齿轮箱的振动频谱中存在丰富的低频边频带。讨论了通过频谱细化技术提高特征频率分辨率,并联合使用倒频谱分析技术对低频边频成分进行分离提取,从而提高了故障诊断准确性。     

基于小波和神经网络的齿轮箱故障诊断

对齿轮箱故障诊断特点和方法进行分析,举例介绍了小波变换在齿轮箱故障诊断中的应用。利用小波变换对齿轮箱工况信号进行分解,重构以及提取细节信号包络谱,快速准确判断出齿轮箱设备运行状态是否异常,并利用BP神经网络进行故障诊断定位,比传统方法更有效。     

基于Labview的煤矿提升机故障诊断应用研究

将虚拟仪器技术引入煤矿提升机的故障诊断 ,利用Labview开发出适用于煤矿提升机故障诊断系统 ,在简易诊断的基础上利用该系统对提升机振动烈度大的测点进行精密诊断。通过对提升机振动加速度信号的频谱分析 ,准确地诊断出了齿轮减速箱存在的故障部位和产生原因 ,并通过劣化指数计算 ,定量地说明了提升机齿轮箱磨损的发展情况     

基于一维卷积神经网络的提升机轴承故障诊断方法研究

针对当前矿井提升机普遍采用的定期预防检测维护中存在的问题,提出了基于一维卷积神经网络技术对提升机轴承故障进行诊断,对提升机发生的故障进行分类.首先采用滑动窗口重叠采样技术来完成数据的扩增,然后将数据作为一维卷积神经网络模型的输入,并利用卷积神经网络算法对振动信号进行提取与处理,最后试验验证表明该系统对轴承故障诊断具有较好的效果.     

矿井提升机轴承实时状态监测及故障诊断系统设计与应用

针对矿井提升机轴承计划预防维修存在的过剩维修与欠维修问题,使用中值滤波与小波包分析相结合的振动信号分析方法,设计了一种矿井提升机轴承实时状态监测及故障诊断系统。该系统以下位机PLC数据采集和上位机MCGS组态软件数据分析处理为核心,实现了对轴承状态的实时监测和故障诊断。在岱庄煤矿对轴承SKF6205进行的系统应用表明,该系统能够对轴承的实时运行状态进行监测并对故障进行诊断与报警。     

矿井提升机减速器故障诊断与应用

提升机减速器作为矿井设备中关键部件,其性能及可靠性影响整个矿井设备的安全运行。由于其传动组件多,导致振动信号故障提取与诊断存在一定困难。针对提升机减速器的运行特征和振动故障产生的机理,结合传统时域振动分析法和频域振动分析法,将同态解调原理应用到提升机减速器故障诊断中。在此基础上,利用小波分析理论良好的时频分析能力,对提升机减速器振动信号进行分析处理,从而确定减速器故障类型、原因及部位。     

基于LabVIEW的矿井提升机在线故障诊断系统的设计

为了实现对矿井提升机运行状态的在线监测,分析了矿井提升机在线故障诊断系统的结构特征,介绍了系统硬件参数和软件功能,采用了基于LabVIEW的基于队列的状态机与生产者-消费者(QSM-PC)相结合的编程框架,设计了矿井提升机的在线故障诊断系统,实现了对矿井提升机关键部位振动与温度信号的实时监测,该系统在现场的使用取得了良好的效果。     

基于HMM的矿井提升机故障诊断方法

结合隐马尔可夫模型(HMM)所需训练样本少及可解释的优点,提出了基于HMM的矿井提升机故障诊断方法。利用多个加速度传感器在提升机运行的不同转速阶段采集数据,通过快速傅里叶变换(FFT)从提升机振动信号中进行特征抽取后,再由劳埃德算法(Lloyd)进行标量量化,根据HMM建模理论,训练HMM诊断库,再利用训练好的HMM对提升机进行状态监测和故障诊断。     

基于SOM网络的带式输送机齿轮箱混合故障诊断研究

针对带式输送机齿轮箱故障信号成分复杂、故障识别难的问题,提出了基于自组织映射(SOM)网络的故障诊断方法。首先使用融入Shannon熵的小波降噪方法对齿轮箱振动信号进行预处理;然后利用齿轮箱不同状态的信号通过高斯混合分布模型对其参数使用最大期望算法进行估计,获得反映不同运行状态的特征向量;最后使用SOM网络对齿轮箱不同工况振动信号的特征进行分类识别,进而诊断出相应故障。结果表明:该方法可以有效地识别齿轮箱混合故障,总识别正确率达90%,其中有6种工况的识别正确率达100%。     

基于希尔伯特变换和小波包节点能量法的齿轮箱故障诊断研究

故障齿轮箱的振动信号中可能包含周期性的振幅和相位调制信号,在齿轮箱故障诊断中,解调成为一个重要的问题。在分析了齿轮振动信号的基础上,提出了一种基于希尔伯特变换和小波包节点能量法的故障诊断方法。通过一个包含调幅调相信息的仿真信号进行了验证,结果表明该方法能够有效提取调制信号,比使用小波包变换更有效。     

基于EMD的提升机齿轮箱故障诊断

介绍了EMD算法和EMD能量熵理论,并且运用此理论实现了提升机齿轮箱故障诊断。对振动信号进行EMD分解并求出各IMF分量的能量占总能量的百分比,由EMD能量熵的定义求出熵值,根据不同的熵值实现对齿轮箱正常状态和断齿故障的判别。     

基于提升小波的齿轮箱故障诊断

对齿轮箱的振动机理以及故障诊断特点、方法进行分析,介绍了提升小波的基本理论。并利用提升小波对齿轮箱工况信号进行消噪、分解、重构以及提取功率谱,采用BP神经网络模型识别齿轮箱运行状态以及定位故障类型和部位。