煤矿掘进机电故障诊断与维护管理

近些年,煤炭行业应用较多的煤矿掘进机电设备,明显提升了煤矿开采的效率。在日常管理煤矿掘进机电设备的过程中,应当特别重视其故障诊断与维护管理工作。通过介绍煤矿机电设备的重要性以及技术现状,研究了机电设备在故障诊断中的具体方式,分析了煤矿掘进机电设备故障的管理和维护。     

SVG信息发布技术及煤矿机电管理系统

煤矿机电设备管理是煤矿企业生产活动的一项重要内容,针对生产管理的实际需要,将计算机信息技术引入到煤矿企业的管理中,开发应用了基于GIS平台的SVG技术的机电设备管理系统,达到了及时获取空间数据、有效管理和利用空间数据的目的,提高了故障诊断率并保证了出现故障的设备能得到及时的处理和维护。应用SVG技术解决了IE浏览器不支持矢量图形的问题。系统通过软、硬资源相结合,实现了企业机电设备管理的信息化和科学化。     

煤矿机电设备维修中故障检测诊断技术

主要分析了在煤矿机电设备维修当中故障检测诊断技术的使用,重点对机电设备的使用现状和分类以及故障诊断技术的应用进行了相关的讨论,故障检测诊断技术可以对煤矿生产当中的机电设备进行简便以及精准的检测。通过对煤矿机电设备维修当中的故障检测诊断技术进行讨论,以期精准地检测机电设备的故障。     

SVM在煤矿机电设备故障诊断中的应用

针对煤矿大型机电设备故障诊断与维修过程中存在故障数据少、干扰大的非线性特征,提出了采用支持向量机进行故障诊断的方法。建立了系统故障诊断分类模型,采用拉格朗日函数得到了最优解。通过对刮板输送机传动部温度故障数据的参数估计与分类研究,结果表明支持向量机故障诊断效果较好。     

选煤厂机电设备参数检测与故障诊断系统研究

针对现阶段煤矿选煤厂机电设备检修存在盲目性大、故障诊断不准确、设备维护不当的问题,建立了基于web分析平台和数据管理系统的参数检测和故障诊断系统,可实现数据的智能采集,以及数据的便利存储与分析,从而做到准确的故障诊断与预测。文章重点介绍了系统的总体结构、服务器端以及各功能模块的研究与设计。     

煤矿机电设备的维修和故障诊断技术的研究

定期对机电设备进行故障诊断与维修处理,有助于降低煤矿机电设备出现故障的概率,提高其工作的效率。本文基于煤矿机电设备故障类型及产生的原因,对其维修和故障诊断技术进行了分析研究。     

基于能量算子的煤矿机电设备故障诊断方法

为准确高效地预测煤矿机电设备故障状态及类型,提高检修效率,提出能量算子算法结合尖峰能量及共振解调的故障分析方法,并以矿用水泵为例,对其时域振动信号进行包络、解调得出其频域波形,得出振动信号的峰值能量谱及频谱的特征频率与故障有关,可用于预测煤矿机电设备故障状态及类型,实现预防为主、防修结合的煤矿机电设备健康状态管理方案。     

煤矿机电设备故障诊断集成平台设计

为了提高和改善煤矿企业安全生产水平,设计了煤矿机电设备故障诊断集成平台。系统采用面向服务架构,用服务来进行事件驱动。用Web service接口对不同设备异构的故障诊断程序进行封装,使各个设备的故障诊断程序可以集成于一个平台。提高了煤矿机电设备的故障诊断手段,能指导维修人员准确、及时发现故障原因,避免重大生产事故的发生。     

煤矿机电设备选型分析

从目前机电设备在煤矿行业的应用形势分析可以看出,在煤矿机电设备选型方面还存在一些问题,这些问题制约了机电设备在煤矿行业的使用,加大了机电设备的维修和管理费用。本文从煤矿机电设备选型存在的问题入手,对机电设备选型问题进行了深入分析,并提出了相应对策。     

煤矿机电设备安全现状、存在问题及对策

介绍了我国煤矿机电设备的安全现状,指出了煤矿机电设备安全存在的主要问题;提出提高机电设备安全设计水平、推广先进的故障诊断技术,提高故障诊断水平、推广先进维修技术,提高维修技术水平、提高管理水平、积极采用新设备、新技术和新工艺,加快淘汰老旧设备和加强教育培训,提高从业人员素质等相应的对策。     

煤矿机电设备中故障检测诊断技术的探讨

对我国机电设备的现状进行了简要的分析,叙述了常用的煤矿机电设备故障诊断技术,提出了加强矿山机电设备管理的措施,对当前应用于煤矿机电设备的4种故障诊断技术进行了探讨。     

基于GA-BP的煤矿大型机电设备D-S数据融合故障诊断的研究

根据多传感器数据融合理论,研究了煤矿大型机电设备故障类型,提出了用多传感器数据融合技术建立2级机电设备故障诊断的方法。在特征级上采用遗传算法优化BP神经网络(GA-BP),对大量多传感器监测数据进行降维并建立基本信任分配函数;在决策级采用D-S证据理论算法,克服故障诊断过程的不确定性,以提高故障诊断的准确性。     

基于CEEMD-Teager的刮板转载机轴承故障识别

阐述了刮板转载机轴承故障诊断的原理,分别分析了采用互补集合经验模态分解(CEEMD)和Teager能量算子进行信号处理的原理。先采用CEEMD获得振动信号的IMF分量,再采用Teager能量算子得到故障信号的能量谱,并与故障信号频率匹配判断故障类型。通过对比实验数据和仿真结果可知,基于CEEMD-Teager的故障识别具有较高的正确率和可靠性,相比传统的CEEMD准确率更高。     

基于二代小波的矿井通风机故障诊断应用研究

阐述了二代小波的原理和实现方法;研究了基于Lagrange插值细分法的预测算子和更新算子的求解方法,并利用预测算子和更新算子构造出了尺度函数和小波函数;最后,将二代小波及Lagrange插值细分法应用于矿用通风机的故障诊断中,对风机振动信号进行降噪分析,并成功地提取了风机的故障特征信息,为煤矿设备故障诊断提供了一种有效的方法。     

试论煤矿机电设备故障诊断与维修技术

机电设备在煤矿生产中发挥着重要作用,做好机电设备的故障诊断与维修工作有利于提高煤矿生产的效率与效益。在进行煤矿机电设备诊断时,可以应用温度诊断法、振动诊断法、拆卸诊断法、铁谱诊断法等方法;在维修设备故障时需要采用定期性计划维修、计划性状态维修等方法,也需要针对电力故障、机件故障采取合适的维修手段。为了提高机电设备故障诊断与维修质量,煤矿企业应构建机电设备信息化管理系统、定期更换设备中的特殊零部件并提高技术人员的专业素养。     

基于LABVIEW的平台综采机械设备优化检测

融合了故障诊断技术以及虚拟仪器技术,依托于LABVIEW平台的综采机械设备检测系统可以有效弥补传统机电设备检测的不足。对煤矿综采工作面机械设备故障进行简单分析,阐述了基于LABVIEW的综采机械设备优化检测系统设计方案,并对数据处理及故障诊断等进行分析和探讨。     

煤矿机电设备智能化管理研究

煤矿机电设备的正常运行与煤矿生产的安全和效益息息相关。传统的机电设备管理方式面临着许多挑战,包括维护难度大、故障诊断困难等。随着科技的不断发展,智能化管理逐渐成为提高煤矿机电设备管理效能的重要手段。探讨了煤矿机电设备智能化管理的方法及管理系统的设计,旨在通过引入先进的传感器技术、云计算平台以及机器学习算法,构建一套适用于煤矿机电设备管理的智能化系统,并通过该系统,希望实现对煤矿机电设备状态的实时监测、故障的早期预警、系统维护的优化,为决策者提供全面、精准的数据支持。     

提升机远程监控系统的设计与研究

提升机作为煤矿企业中非常重要的机电设备,在煤矿的生产作业中发挥了很大的作用。因其工作环境的复杂性,提升机在运行过程中很容易发生故障,为了保证提升机可以稳定的运行,提高其安全性,文章研究了提升机监控系统在煤矿企业中的实际应用,并对该监控系统的故障诊断功能进行了细致的分析。     

煤矿机电设备关联控制与数据关联分析

随着计算机信息技术的飞速发展,煤矿企业越来越依赖于当前数字化信息带给人们的便利条件.为有效利用煤矿井下上传的数据资源,基于大数据概念,以区域煤矿集中控制系统为平台,对大柳塔煤矿井下机电设备数据进行挖掘分析,列举了几类矿井机电设备关联控制和数据关联应用,总结当前煤矿企业大数据分析利用存在的不足及未来攻关方向,为构建现代化...     

煤矿机电设备安装技术探讨

煤矿机电设备是保证煤矿高效开采的关键,由于煤矿机电设备数量较多、体积庞大,安装煤矿机电设备的技术要求较高。因此,通过对煤矿机电设备安装特点进行分析,对煤矿机电设备安装技术进行研究,有效避免技术操作失误,对设备安装过程中出现的问题能够及时得到处理,节省设备安全耗时,有利于提高企业的经济效益,对企业的长远发展具有重要的意义和价值。