一种带式输送机故障诊断方法

针对传统浅层神经网络用于带式输送机故障诊断时存在故障状态样本数据不足、准确率不高等问题,提出了一种基于合成少数类过采样技术(SMOTE)和深度置信网络(DBN)的带式输送机故障诊断方法.该方法利用SMOTE生成带式输送机故障状态样本数据,克服样本数据分布不平衡现象;将样本数据输入DBN,利用无监督逐层训练方式提取数据中的故障特征,并通过有监督微调来优化故障诊断能力,实现带式输送机故障精确诊断.仿真结果表明,该方法提高了带式输送机故障诊断准确率.     

基于φ—OTDR技术的带式输送机托辊故障检测

针对现有带式输送机托辊故障检测方法准确率及效率低等问题,提出一种基于φ-OTDR技术的带式输送机托辊故障检测方法。该方法利用相干脉冲光的后向瑞利散射对托辊的振动信号进行检测,从而实现对异常托辊的识别和定位。实验及测试结果表明,该方法能够实现带式输送机托辊故障检测,故障定位误差不大于5m。     

带式输送机传动滚筒轴承故障智能诊断

带式输送机工作环境恶劣,导致采集获得的滚动轴承信号受噪声影响较大,很难提取故障信号的特征频率。针对上述问题,提出了一种带式输送机传动滚筒轴承故障智能诊断方法。通过对滚动轴承振动信号的谱峭度进行分析,识别出瞬态冲击及其在频带中分布位置,同时根据谱峭度最大化原则确定最优中心频率和带宽,由此设计带通滤波器对滚动轴承信号进行滤波;对经过滤波处理后的滚动轴承有效信号进行谱峭度分析,确定故障特征信号,再进行希尔伯特变换获得包络谱,最终获得准确的故障特征。仿真结果表明,通过自适应谱峭度特征提取后,倍频信号更加清晰,特征频率更加明显准确,能有效识别滚动轴承故障。     

矿用带式输送机托辊运行状态监测系统

以人工巡检和振动信号诊断为主的带式输送机托辊故障监测无法保证高可靠性和实时性,因此采用电力线载波通信方式传输带式输送机托辊运行数据;传统的电力线载波通信是侵入式的,且需要定期更换电池。针对上述问题,提出了一种基于自供电和非侵入式电力线载波通信的矿用带式输送机托辊运行状态监测系统。该系统由发送端、接收端和127V照明电力线组成。发送端安装于带式输送机托辊处,采用FPGA作为核心控制器,对托辊运行时产生的音频信号进行采集并调制成高频信号,通过电感耦合器将高频信号耦合入照明电力线中,实现非侵入式电力线载波通信;接收端安装于地面控制室,实现照明电力线中信号的解耦、解调、还原;对采集的原始音频信号和还原的音频信号进行皮尔逊相关系数分析,确认还原的音频信号的准确性后进行倒谱分析,从而判断托辊故障。实验结果表明,该系统能准确诊断带式输送机托辊故障。     

煤矿带式输送机健康诊断方法

针对基于多传感器信息融合的煤矿带式输送机健康诊断方法运用D-S证据理论在处理冲突证据时失效的问题,提出了一种基于模糊证据理论的带式输送机健康诊断方法。该方法首先利用多种传感器采集带式输送机信息,并根据隶属度函数获取基本概率赋值,从而提取信息特征;然后通过对冲突证据进行修正并应用D-S证据理论的合成规则,实现基于模糊证据理论的信息融合;最后根据决策规则判断带式输送机运行状态。通过实例验证了该方法的有效性。     

煤矿带式输送机轴承监测诊断系统及其应用

针对煤矿现有带式输送机轴承故障诊断存在的问题,提出了一种新型的煤矿带式输送机轴承监测诊断系统的设计方案。该系统以矿用本安型振动监测分析仪与矿用本安型振动加速度传感器为核心,结合数据库服务器与组态王上位机软件,实现了煤矿带式输送机轴承的振动、温度信号采集与处理、故障实时分析与智能诊断、趋势分析、报告生成等功能。实际应用表明,该系统可实时监测煤矿带式输送机轴承的运行状态并进行故障诊断,满足了煤矿带式输送机运行状态监测与在线诊断的实时性和准确性要求。     

矿用带式输送机齿轮箱混合故障诊断研究

针对基于振动信号分析的矿用带式输送机齿轮箱故障诊断方法存在不易处理混合故障信号的问题,提出了一种基于自组织映射网络的矿用带式输送机齿轮箱混合故障诊断方法。采用融入Shannon熵的小波阈值去噪方法对矿用带式输送机齿轮箱的标准多故障样本进行预处理,对预处理后的标准多故障样本建立高斯混合分布模型后,采用最大期望算法进行模型的参数估计,得到相应特征向量并输入自组织映射网络,自组织映射网络对不同混合故障类型的故障信号进行聚类和识别,从而判断故障类别。实验结果表明,该方法能有效诊断出矿用带式输送机齿轮箱的多故障混合信号对应的故障类别,整体诊断准确率为88%,在6种工况下诊断准确率为100%,为矿山机电设备的齿轮箱故障诊断提供了一种新方法。     

基于隔爆兼本安型PLC的带式输送机预警系统

针对常规煤矿带式输送机故障保护系统可靠性较差、缺乏直观有效的预警信号等问题,提出了一种煤矿井下带式输送机预警系统的设计方案。该系统采用隔爆兼本安型PLC及工业现场总线技术,实现了多级带式输送机的联动控制、故障监测、文字语音预警等功能。应用结果表明,该系统运行稳定,可靠性强,提高了带式输送机的故障预警及事故处理效率。     

基于支持向量机的矿用带式输送机轴承故障诊断方法研究

近年来,随着煤矿开采量的增加,带式输送机的实际运量在不断增加,带式输送机载荷较大,轴承部件非常容易引起故障,轴承故障发生率较高。针对传统的矿用带式输送机轴承故障诊断方法存在检测准确度不高、工人劳动强度大、诊断时间长及严重影响输送机的正常工作等问题,为了提高诊断效率和准确度,对带式输送机轴承故障诊断方法进行研究,提出了基于支持向量机的轴承故障诊断系统并对算法进行优化,通过对模型训练表明:优化后的算法可以准确提取轴承故障信号并进行诊断,故障诊断准确率达到了97.5%,大大提高了故障诊断效率,降低了维修成本,可以有效避免煤矿事故发生,对于保证煤矿安全生产具有重要的作用和意义。     

混沌振子在滚动轴承故障特征提取中的应用

滚动轴承的故障信号往往是微弱的周期信号,而混沌振子对特定频率的微弱周期信号十分敏感,可以有效地检测出故障信号.介绍了混沌振子的数学模型和基本检测原理,以及策动力临界阈值的确定方法.将混沌振子检测法应用于滚动轴承外圈、内圈和滚动体故障信号的检测中,通过输出相图的变化来判断故障信号是否存在,有效地实现了对滚动轴承故障信号的检测.