矿井风机在线监测与故障诊断系统设计

针对大型矿井风机需进行实时运行状态监测、预报警,以保证煤矿安全生产的问题,设计了一套基于LabVIEW的矿井风机在线监测与故障诊断系统,实现风机振动信号实时采集,设备运行状态动态监测,振动正常值、预报警值和停机范围值的设置、显示和报警提示,并根据振动情况通过层次分析法进行诊断,得出故障发生概率,避免单一诊断结果。同时,建立有线通讯网络,利用共享变量技术共享数据信息,实现异地实时监测与诊断。     

概率神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

概率神经网络是一种学习规则简单、训练速度快、应用广泛的人工神经网络。对该方法进行了理论分析,并将其应用于旋转机械—风机的故障诊断中。仿真结果表明用概率神经网络对风机振动故障进行诊断是可行而有效的。     

基于RS的矿井局部通风设备故障诊断规则获取系统

为了获取矿井局部通风设备故障诊断规则,缩短故障诊断的时间,研究和开发了基于粗糙集理论的故障诊断规则获取系统。分析了矿井局部通风设备信息数据库的结构和功能,讨论了故障决策表的建立方法以及属性约简方法。实际算例表明,此系统可较好实现历史故障数据的管理和故障诊断规则获取的一体化。     

矿用离心式风机工况检测与振动故障分析

通过对矿用离心式风机运行工况检测和振动故障的诊断分析,可以检测风机性能和运转技术状态,保证生产矿井风机高效安全运转。同时介绍了风机工况技术测试和采用频率分析方法判断风机振动的过程方法,提出注意问题。     

经验模态分解在矿井风机振动信号分析中应用

由于获取矿井风机振动信号的特殊性,致使有效的振动信号被大量干扰信号所淹没,给基于振动信号的矿井风机故障诊断带来很大困难。为此,提出一种EMD-FFT振动信号分析方法,该方法将经验模态分解技术与傅里叶分析相结合。采用EMD对矿井风机振动信号进行分解,用FFT对分量(IMF)分别进行频谱分析,并将其按频率重组,剔除高频干扰,获取真实振动信号。通过将原始信号FFT直接分析与EMD-FFT分析对比研究,证明EMD-FFT较直接FFT在矿井风机振动信号分析中的优越性。     

煤矿风机小波神经网络故障诊断系统研究

针对煤矿风机振动信号非线性、非平稳特性,结合小波分析和神经网络技术,研究煤矿风机故障诊断方法。该方法运用小波包分解技术,提取风机信号各个频带的能量特征,构造特征向量作为BP神经网络的输入,并借助于LabVIEW平台实现风机故障诊断。通过对实验数据的分析表明,小波分析和神经网络相结合可以有效地识别风机故障。     

C-1403型风机的故障诊断与处理

正某石化公司丙烯酸车间使用的C-1403型风机(转速为2 996 r/min),自2013年以来,一直存在联轴器端电动机垂直方向振动值超标(超过7.1 mm/s)的问题,经过多次维修均未排除故障。笔者通过在线采集设备的振动趋势、频谱等数据,利用故障诊断技术找到了设备存在的问题,并解决了设备故障[1]。1振动故障诊断1.1振动类别和故障性质分析2014年11月25日,笔者通过在线监测系统在     

基于小波分析理论的风机故障诊断技术研究

基于小波分析理论,针对风机动静碰摩故障信号进行了小波分析,利用特定频带的信息进行故障诊断,并通过对实验数据分析有效地提取了故障特征,验证了该方法的正确性和有效性。该研究为对风机振动信号进行分析处理,进而为实施故障诊断提供了有效的方法。     

基于模糊神经网络的通风机故障诊断系统

针对矿用通风机故障具有不确定性和复杂性的问题,利用风机的振动参数进行推理,提取常见故障振动信号的特征频谱值来组建及训练神经网络,以此建立诊断系统进行故障类型的识别。诊断结果与实际故障相符,表明基于模糊神经网络故障诊断方法能够快速准确地得到风机故障的特征和状态,增加了风机故障诊断的可靠性和实用性。     

混合推理实现矿井风机故障诊断系统设计

讨论基于案例和基于规则推理的特点,阐述了基于规则和案例混合推理的优势,针对矿井风机故障的特点设计基于规则和案例混合推理系统,详细描述了推理过程及混合推理设计的关键策略,并给出混合推理算法进行验证及对比,基于CBR和RBR融合的混合推理方式不但提高矿井风机故障诊断系统运行的效率和诊断效果,同时增强了系统知识提取的能力。     

旋转机械故障的信号处理与诊断方法综述

水泵叶片等旋转机械的故障诊断主要采用振动法进行信号获取,通过在叶片上布置传感器获取振动信号并进行分析。目前广泛采用的方法是在设备大修或停机时在叶片上进行振动检测,而这样的检测方法不能实时获取设备运行情况,若在设备工作状态下叶片等机械发生故障,则会导致无法预计的损失。因此,对旋转机械实现长期有效的在线检测是未来故障信号获取方法研究的方向。以江苏省秦淮新河抽水站的轴流泵机组振动检测为例,提出了对设备在线检测的方法并对其优劣势进行了分析。     

矿用旋转类机械故障自动监测及预警系统设计

为实现煤矿旋转机械故障自动监测、诊断和预警,减少无计划停机,提高机械维修效率,针对现有同类技术无法进行故障在线提取和自动识别等问题,设计一种矿用旋转类设备运行自动监测及预警系统。系统采用模块化功能设计,利用SO 2372-1974《设备振动标准》预设故障数据库,通过加速度传感器收集机械振动曲线,通过分析振动信号得到旋转机械运转情况下的振动参数,并与预设的故障数据库参数特征相对比,完成机械故障的自动监测。系统具有精细监测和粗略监测2种监测模式,利用互锁形式进行关联。转子-轴承旋转模拟实验结果表明:该系统可以对旋转机械故障进行早期的判断、实时监测和预警,系统可靠性高,操作简便。     

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。     

基于振动信号的矿用旋转类设备状态监测系统

为保证石圪台煤矿旋转类设备的可靠安全运行,对矿用旋转类设备故障原因进行分析。矿用设备运行环境差和长期高负荷运行是其故障的主要原因。采用在线监测的方式对设备的振动信号进行监测,通过数据采集、处理及分析几个阶段评估设备潜在的故障及其运行状态。采用加速度传感器对高频(2~20 000 Hz)和低频(2~2 000 Hz)加速度信号进行数据采集。矿用旋转设备状态监测系统采用C/S架构,由11个采集站实现对除采煤机外的所有主要旋转类设备的监测。现场应用表明:监测系统可以有效避免设备的非计划停机,延长设备的使用寿命,保证了设备的使用效率。     

滚筒式采煤机摇臂振动分析

鉴于滚筒式采煤机割煤时摇臂的振动加剧了设备相关部件的失效及截齿的消耗,故对采煤机摇臂的振动进行分析,建立数学建模。通过对系统的闭环特征时域、频域判断,由奈奎斯特判据进行稳定分析,确定振动的性质。提出了摇臂振动问题的解决方案,以达到降低振动提高设备使用寿命、降低故障率的目的。     

振动设备中振动轴转子系统及其振动传动研究

建立振动轴-转子系统振动微分方程,分析讨论系统中轴与转子的耦合效应。研究系统转子的稳定运动状态与各个运动参数的关系,阐明振动轴-转子系统的振动耦合,从理论上分析了转子的振动旋转与"失步"现象。结合理论分析与数值计算结果,为相关设备的设计提供理论依据。     

振动监测原理诊断大型机组轴上裂纹的研究

运用振动监测原理对大型机组运转轴上的裂纹进行诊断分析。以期用振动的量化数值来解释裂纹的产生和发展,提高诊断有效性,及早发现设备故障,避免重大事故发生。     

基于DCS采集的振动数据的磨机负荷分析

检测磨机负荷可了解磨机运转状况以指导生产。以国内某铜矿的半自磨机为研究对象,分析分布式控制系统(DCS)采集的磨机轴承座振动数据和磨机负荷之间的关系。基于主成分分析(PCA)方法从功率和电流数据中提取特征作为负荷参照指标,采用快速傅里叶变换(FFT)方法分析振动信号频谱,通过回归分析与假设检验,验证特定振动传感器的二倍转频频谱与负荷参照指标正线性相关,由此可以用振动传数据的二倍转频频谱表征磨机负荷。     

基于多传感器信息融合技术在滚动轴承故障诊断中的应用

为了提高滚动轴承故障诊断的准确性,运用了将多传感器信息融合技术用于故障诊断的检测方法。由电流传感器和加速度传感器采集电流信号和振动信号,经小波变换等预处理后通过能量算子获得故障特征值,再经过动量改进BP神经网络进行训练,实现对滚动轴承故障的准确诊断。通过实验证明该方法可行。     

基于频谱分析的主扇风机转子不平衡的故障诊断

转子不平衡是风机的常见故障,其振动信号与故障密切相关。针对其不平衡故障机理,分析了振动信号与故障机理的关系。采用Labview软件对风机运行期间的振动信号进行监测,得到不平衡振动信号的幅值与相位,进行特征参量提取,准确识别判断转子不平衡故障,从而为矿山风机的维修提供科学依据,以达到保障设备安全运行的目的。