浅谈刮板输送机刮板链故障监测保护系统设计与实现

在现代化煤矿生产中,刮板输送机起着非常重要的作用。刮板输送机刮板链故障得不到及时处理,将会导致电机烧毁或刮板机损坏,工作面停产,给煤矿造成一定的经济损失。刮板输送机刮板链故障监测保护系统能够及时检测到刮板链故障,防止事故扩大,降低事故影响时间和事故处理的困难程度,提高刮板输送机的正常运转率,为煤矿带来可观的经济效益。     

基于故障树的刮板输送机主要部件故障分析

文章用故障树分析法分析刮板输送机存在的故障问题,并指出了煤矿刮板输送机主要部件发生故障的原因,提出了提高刮板输送机可靠性的措施。     

刮板输送机故障在线监测系统设计研究

刮板输送机是煤矿综采设备中重要的设备之一,其不仅具备有装运煤的任务,而且是采煤机的行走轨道。刮板输送机的安全稳定直接影响着综采工作面的生产安全和生产效率。由于井下工作环境的恶劣,刮板输送机经常会出现故障,导致煤炭开采效率受到严重下降。因此对刮板输送机的故障情况进行监测就显得尤为重要。通过对刮板输送机的常见故障进行充分的了解,设计了刮板输送机故障在线监测系统实现了对刮板输送机故障的预防或者当其发生故障时,能够快速定位故障位置,提高工作人员的检修效率,从而提高煤炭资源开采的效率。     

刮板输送机用减速器齿轮失效形式及改进措施

刮板输送机减速器是关键设备之一,其齿轮部件故障发生率最高,一旦发生故障将影响煤矿的正常生产。文章以李村煤矿1302工作面SGZ-1000/3×1000型刮板输送机为例,针对减速器齿轮失效的形式,从齿轮设计和加工工艺方面提出了改进措施,提高了减速器系统的可靠性,保证了刮板输送机的安全可靠运行。     

故障树法在刮板输送机主要部件故障分析中的应用

刮板输送机是煤炭运输系统中的重要一环,随着现代化矿井建设和煤矿机械化程度的提高,对刮板输送机连续性生产的要求也越来越高,但由于生产环境恶劣,刮板输送机常常发生故障而需要停机修复。为减少故障发生及便于发生故障后快速维修,采用故障树分析法,分析了刮板输送机发生故障原因,制定了确保刮板输送机可靠运行的措施,保障了煤矿正常生产。     

SGW-80T型刮板输送机的常见故障及处理

刮板输送机是煤矿生产中的重要运输设备,掌握刮板输送机故障判断的基本常识,总结和分析刮板输送机生产中经常出现的故障现象、产生原因及处理方法,对保证整个工作面的安全生产是非常重要的。文章介绍了刮板输送机常见故障的处理方法,可为同行所借鉴。     

刮板输送机常见故障原因分析及预防措施

刮板输送机是煤矿生产中的主要运输设备,随着采煤机械化的不断提高,刮板输送机煤炭输送量较大,如果维护不及时或使用不当,容易造成故障,严重影响安全生产。该文就刮板输送机常见故障的原因进行分析,并提出了相应的预防措施。     

SGB—620/40T(55)型刮板输送机主要故障分析及对策

SGB-620/40T型刮板输送机是我国中小型煤矿井下采掘中主要的运输设备,由于井下工作任务繁重,条件恶劣,致使刮板输送机在使用过程中会出现一些故障,影响了安全生产。该文通过对刮板输送机常见故障分析,针对性的采取措施,提高了设备装备性能,大大减少设备的故障,保证了设备的安全运行。     

矿用刮板输送机故障分析

刮板输送机作为井下运输的主要设备,出现故障后会直接影响生产进度,严重时会影响到工作人员的生命安全。文章以潞宁孟家窑煤矿井下使用的刮板输送机为例,对其使用过程中出现的故障原因和故障类型进行了统计分析,并提出了预防措施,以此来提高井下生产效率,保障煤矿安全生产。     

矿用刮板输送机运行时在线监测及故障诊断系统应用研究

为了提高煤矿用刮板输送机设备的自动化水平,设计了一种刮板输送机自动监测和诊断系统。刮板输送机的故障会直接影响到日常生产。提出了一种小波包分解（WPD）和支持向量机（SVM）相结合的带式输送故障诊断方法,重点是托辊故障的检测。由于托辊的数量可能很大,采用一个加速度传感器来收集多个托辊的振动信号,以减少传感器的数量。用WPD对振动信号进行分解,提取各频带的能量作为特征,并利用这些特征训练SVM,实现托辊故障的检测。首先在试验台上对该故障诊断方法进行了测试,设计了一种针对刮板输送机的在线监测和故障诊断系统。在运行中的刮板输送机上进行了实验,验证了该系统可以用有限数量的传感器定位故障托辊的位置,这对刮板输送机的运行很重要。     

基于GSCV-SVM的输送机多故障在线诊断

为降低煤矿刮板输送机的故障频率,保障人员安全及提高生产效率,提出了基于GSCV-SVM网格搜索交叉验证支持向量机的刮板输送机多类故障在线诊断方法,针对刮板输送机传动部的实际故障数据,采用GSCV网格搜索交叉验证法,得到SVM的最优惩罚参数C和高斯径向基核函数的参数g,用多分类模型对刮板输送机的不同部位故障进行分类,结果证明,GSCV-SVM是一种较优的在线分类算法,可以对刮板输送机的未知故障数据进行在线诊断。     

MED结合分层模糊熵在刮板输送机故障识别中的应用

对刮板输送机进行故障识别可保障刮板输送机实现快速故障定位与维修,减少故障维修带来的经济损失。对刮板输送机故障类型进行分类,以表征各个易损部件状态的参数作为故障诊断的输入信号,构建基于最小熵解卷积(MED)和分层模糊熵的刮板输送机故障诊断模型。分析基于MED结合分层模糊熵的刮板输送机故障诊断流程,对比采用MED、分层模糊熵和MED结合分层模糊熵算法在不同样本集中的准确率。结果表明,采用MED结合分层模糊熵得到的诊断结果准确率更高且更为稳定,在复杂结构的故障诊断中表现出明显的优势。     

刮板输送机故障诊断方法研究

为了提高刮板输送机故障诊断准确度,降低事故发生率,分析了刮板输送机常见的故障,研究了基于支持向量机的刮板输送机故障分类,介绍了刮板输送机故障数据处理方法以及基于SVM的故障诊断流程,并对支持向量机参数进行了选择,采用网格搜索交叉法得到模型的最佳参数模型,使用该模型对刮板输送机故障数据进行预测。研究表明,采用支持向量机和网格搜索交叉法相结合的方法,可以对刮板输送机故障进行有效诊断。     

基于PLC的刮板输送机链条保护系统设计

以某型刮板输送机为研究对象,对刮板输送机主要结构及运动方式进行分析,基于PLC设计了刮板输送机链条保护系统,并对刮板输送机链条保护原理及控制程序进行研究和分析。结果表明,刮板输送机链条的张紧程度对链条实际使用寿命及故障率影响较大,该保护系统可以对刮板输送机张紧装置进行实时智能化控制和调整,从而实现对刮板输送机链条的保护,为刮板输送机及其他煤矿装备自动智能化控制及升级、刮板输送机链条故障率降低和使用寿命的延长提供理论依据。     

矿用刮板输送机刮板磨损机理及优化改进

针对矿用刮板输送机刮板磨损严重,导致输送机溜槽断裂、断链等技术难题,通过技术研究,对68306工作面SGZ-900/1050型中双链刮板输送机结构、工作原理、技术参数进行阐述,分析输送机刮板磨损主要机理,并根据实际情况进行刮板结构优化.通过实际应用效果来看,优化后刮板磨损现象得到有效改善,可降低刮板输送机维修成本费用达...     

基于小波分析和神经网络的刮板输送机刮板链故障诊断

刮板链是刮板输送机最易损坏的部件,维修难度大。快速定位故障可有效提高效率,因此采用小波分析和RBF神经网络对刮板链故障进行诊断。对刮板链故障类型进行分析。为减少RBF神经网络的计算量,采用小波分析方法对采集到的数据进行预处理。将刮板链节距、刮板长度、刮板厚度、空载时弯曲度和满载时垂直度作为神经网络的输入,对RBF神经网络进行训练。仿真结果显示,故障诊断结果与实际情况一致,且采用小波分析后迭代次数明显减少。     

基于模糊故障树的刮板输送机可靠性分析

刮板输送机是一种重要的机械运输设备,其可靠性的高低直接关系到设备能否安全运行,对企业的生产安全有重要意义.在分析刮板机系统故障概率的基础上,将模糊数学和故障树分析方法相结合,建立了刮板机系统的故障树模型,计算刮板机的模糊可靠度,并利用模糊理论对刮板机可靠性进行了定量的模糊分析.     

刮板输送机刮板链故障分析与技术改进

从理论和实践角度分析了刮板输送机刮板链的主要故障以及故障发生的原因,针对故障原因提出了制造工艺技术改进措施,同时提出了刮板输送机在使用方面和维护方面的改进措施,为提高刮板输送机的可靠性提供了依据。     

基于模糊神经网络的刮板输送机故障诊断

对刮板输送机常见故障类型进行总结与分类,介绍基于模糊神经网络的故障诊断流程,分析刮板输送机故障的影响因素,建立基于模糊神经网络的刮板输送机故障诊断模型,研究模糊聚类的依据以及RBF神经网络的学习流程。为了验证基于模糊神经网络故障模型的有效性,以刮板输送机减速器的诊断过程为例,采用MATLAB进行仿真,仿真结果表明,基于模糊神经网络的故障诊断结果与实际情况一致,相比传统RBF神经网络,迭代次数更少,性能更优。