小波变换用于采煤机牵引部电机振动信号故障诊断

提出一种基于小波分析，利用MATLAB仿真技术进行信号去噪，将合成振动信号中电机轴承频率提取出来的方法。该方法可实现对大型可移动机械振动信号的采集及去噪，提高采煤机监测系统信息分析技术。通过仿真结果验证了此方法的可行性。     

基于双树复小波变换和奇异谱熵的采煤机摇臂轴承故障诊断

该文提出基于振动信号分析的采煤机摇臂轴承故障诊断方法,对振动信号进行双树复小波变换(Double Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT),将原始振动信号分解为不同频带的7层信号;针对各频带信号,结合奇异谱熵实现从信号奇异成分能量分布角度的故障特征量化提取,通过分析比较各频带奇异谱熵,可实现采煤机摇臂滚动轴承故障准确诊断。     

小波变换用于采煤机牵引部电机振动信号故障诊断

提出一种基于小波分析,利用MATLAB仿真技术进行信号去噪,将合成振动信号中电机轴承频率提取出来的方法。该方法可实现对大型可移动机械振动信号的采集及去噪,提高采煤机监测系统信息分析技术。通过仿真结果验证了此方法的可行性。     

小波和神经网络在采煤机故障诊断中的应用

进行采煤机截割部齿轮传动系统的振动测试,采用小波变换对振动信号进行去噪处理,经过小波去噪后的振动信号作为BP网络的输入,采用三层BP神经网络结构对采煤机截割部齿轮传动系统的故障进行了趋势预测,取得了满意的诊断效果。     

基于ZigBee和LabVIEW的矿井瓦斯监测系统设计

针对传统煤矿瓦斯监控系统的不足,提出了一种采用ZigBee无线传感器网络与虚拟仪器技术相结合的煤矿瓦斯监测方案,采用ZigBee无线通信技术构建无线传感器网络,利用LabVIEW 2009作为开发环境,设计出上位机监测系统软件。通过实验验证,该系统具有可行性、良好的稳定性、低功耗、易于维护等特点。     

同步挤压小波变换在矿山微震监测系统中的应用

微震监测技术是一种保证矿山安全、高效、可持续发展的重要地压监测手段。矿山传感器获取的微震数据容易受到宽频带非平稳噪声的影响,导致微震监测缺乏可用的高质量数据。本文介绍了一种新的频谱分析方法——同步挤压小波变换,它提供了一种将数据同时分解到时域和频域的方法,且比小波变换等方法的时频分辨率更高,可以在时频谱上更为清晰地展示微震信号。同时,本文还比较了Morlet小波基和Bump小波基对微震波形的影响程度,并通过现场微震监测波形验证了Morlet小波基的相对可靠性。采用基于噪声水平的硬阈值滤波方法对其进行分别处理,结果表明,基于Morlet小波基的同步挤压小波变换在从原始数据中提取微震信号方面具有更大的实用价值,能够有效地提高信号的信噪比。     

采煤机无线监测系统设计

以采煤机械无线监测设计为研究对象,根据井下采煤机械的应用环境,结合无线传感器网络基础理论,利用井下设备的无线传感器网络技术ZigBee,组织监测井下采煤机械。通过采集振动和温度信息,经过无线收发到终端,可实现采煤状态的实时监测。     

基于LabVIEW的管道甲烷气体监测系统设计

为改善管道甲烷气体浓度超标带来的安全隐患,设计基于LabVIEW的管道甲烷气体监测系统。使用下位机子系统的红外光电传感器采集管道甲烷气体信号数据,将STM8处理器处理后的信号利用网络通信模块传递到上位机子系统,其通过LabVIEW编写的串口程序,在完成串行初始化和数据接收的基础上,数据处理模块采用小波变换方法消除信号中的噪声;根据除噪后的信号,管道甲烷气体浓度检测模块运用谐波检测方法获取管道甲烷气体浓度信息,并保存至数据存储模块;用户使用数据显示模块可以查看保存的信息,以此实现管道甲烷气体监测。实验结果表明,该系统具有良好的红外光电传感器零点稳定性和甲烷气体信号去噪能力,各监测点的甲烷气体浓度检测绝对误差最大仅为1.45%。     

基于ZigBee技术的采煤机状态监测与故障诊断系统设计

提出了一种基于ZigBee技术的采煤机状态检测与故障诊断系统的设计思路。分析了传统状态监测系统信号有线传输方式的不足和ZigBee技术应用于矿井环境中的优势,在此基础上完成了传感器节点的软硬件设计。此外还重点论述了电牵引采煤机状态检测与故障诊断系统方案的设计思路,并分别详细介绍了该诊断系统中两大功能模块的具体实现方案。     

基于嵌入式Linux的采煤机状态监测与故障诊断系统设计

为了实现采煤机健康状况的实时监测与故障诊断,使采煤机能够长时间处于最佳运行状态,结合电子领域研究热点嵌入式技术,提出了一种基于嵌入式Linux的采煤机状态监测与故障诊断系统设计方案,研究了电牵引采煤机状态监测与故障诊断系统的总体设计、工作原理和软硬件实现,结果表明:该系统设计能够较好实现采煤机的状态监测与故障诊断,具有一定的实用价值。     

基于LabVIEW的故障诊断系统设计

采用虚拟仪器技术对旋转机械的振动信号进行高速实时数据采集,对采集到的振动信号作相应处理,通过显示控件实现对旋转机械的状态监测,运用数字信号分析方法对转子振动信号进行分析,通过绘制三维谱振等图谱实现对旋转机械的故障诊断。     

基于LabVIEW的矿井主通风机状态监测及故障诊断预警软件系统设计

为进一步实时可靠地监控矿井主通风机的运行状态,软件系统采用LabVIEW作为开发平台,具有多参量采集程序、分析和评估程序、储存和显示程序等功能,能实现矿井主通风机电压、电流、温度、振动、局部放电、绝缘电阻的在线监测,同时可编写相关的信号分析、智能诊断程序,可实现电动机绝缘和机械状态的在线评估。该系统经现场试验运行表明,系统运行稳定,参数采集实时、准确,电动机状态评估可靠,符合设计要求。     

基于LabVIEW的压风机组状态监测及故障诊断系统设计

基于LabVIEW设计了压风机组状态监测及故障诊断系统,通过利用虚拟仪器灵活的编程语言和强大的数据处理分析功能对系统状态信号进行采集、显示、处理分析及存储,进而实现故障诊断。介绍了系统软、硬件的功能与设计,对所涉及关键技术进行了研究。通过仿真实验表明所设计系统可实现对压风机组常见故障的监测及诊断功能。     

电牵引采煤机实时监测与故障诊断系统设计

介绍了电牵引采煤机的研究及发展方向,阐述了采煤机在线实时监控与故障诊断系统的原理与实现方法,以及采煤机故障诊断的编程等关键技术。针对电牵引采煤机的特点,采用数字信号处理器和实时分布式监控系统,对采煤机的电机电流、采煤机位置、摇臂倾角、牵引速度及牵引方向等参数进行监测并对故障进行诊断,显著提高了采煤机的操控性能和安全可靠性。     

基于小波神经网络的采煤机摇臂故障诊断的研究

针对采煤机机械系统故障信号诊断的问题,在小波分析和神经网络的基础上,采用了一种基于小波神经网络诊断采煤机摇臂故障的方法。根据摇臂振动的信号通过小波分析检测出信号奇异点和突变情况,利用小波基函数作为小波神经网络的激励函数对故障信号做进一步的诊断,判断出故障特点和程度。结果证明此方法在故障诊断中的诊断准确率较高。     

基于隶属度函数和小波变换的轴承故障诊断方法研究

提出了一种基于隶属度函数和小波变换的轴承故障诊断方法。针对轴承的类型,搭建了新的轴承故障实验台,采集了其轴承故障振动信号。利用隶属度函数确定实测故障信号与理论特征故障频率的相似度,利用小波变换提取故障的频率。将故障隶属度和小波变换相结合,应用到对轴承故障诊断之中,确定轴承故障类型与产生机理。实验结果表明,该方法是可行的。     

基于LabVIEW和MATLAB混合编程的小波分析在故障诊断中的应用

在简单介绍了小波分析、虚拟仪器及其软件开发平台LabVIEW基本原理的基础上,重点阐述了小波分析应用于故障诊断中的几个问题以及小波分析与虚拟仪器结合应用于信号分析。     

采煤机远程监测与故障诊断系统研究

论述了基于矿井安全生产监控网络建立的工作面采煤机远程监控与故障诊断系统。该系统可对采煤机电机电流、扭矩、牵引速度、牵引方向和故障等内部参数以及采机位置和摇臂倾角等外部参数进行监测和传输,并可实现在紧急情况下远程紧急停车。阐述了采煤机在线远程监控与故障诊断系统的原理与实现方法。该系统在实际应用中取得了良好的效果。