电牵引采煤机故障诊断专家系统

<正>山东科技大学设计的MCLE600-DR102102型采煤机故障诊断专家系统,并已成功应用于兖州矿业(集团)公司南屯煤矿的检修和培训中,能很好帮助维修人员进行故障诊断,提高了采煤机的生产率。     

基于优化模糊Petri网的矿用变压器故障诊断

针对用于矿井中有煤尘而无爆炸危险的地方、以油浸式为主的变压器,提出了一种基于优化模糊Petri网的矿用变压器故障诊断模型。根据故障征兆与故障之间的关系,利用模糊产生规则来建立故障诊断模型;利用Elman网络算法的自学习和自适应能力对模型初始参数进行优化处理,使模糊Petri网初始参数值的设置更加合理。Matlab仿真结果表明,优化模型和未优化模型的故障诊断准确率分别为87.88%和75.76%,验证了优化模型的有效性。     

计算机维修与故障诊断探讨

伴随现代科学技术的飞速发展,计算机更加广泛的应用在各行业领域之中,使大众日常生活更加便利,沟通快速高效,并促进电子商务、经济贸易的快速发展。当然计算机长时间的服务应用,势必出现一些故障问题,为此应掌握必要的维修技巧以及故障诊断方法。该文从计算机维修的思路以及故障诊断的具体方法展开研究。通过举例分析,论述了不同方法的运用策略技巧,以及引发故障的成因,解决的方案。对提升计算机系统安全可靠运行水平,发挥其核心应用价值,有重要的实践意义。     

一种用于故障隔离的参数区间包络线计算方法

基于参数区间的故障隔离方法的核心工具是区间判断阈值曲线,其计算一直是制约该方法发展的问题。参数区间动态轨迹包络线作为区间判断阈值曲线具有能够适用于多重参数故障隔离等优点,但包络线计算中的包裹效应问题在该领域内一直未能得到很好解决。介绍一种基于上、下函数的包络线计算方法,有别于区间算法计算的包络线随着迭代的进行而迅速变得肥大的可能性,采用该方法的仿真实验表明其计算的包络线的包裹效应得到很大程度上的减轻,可有效用于故障隔离的区间判断。     

低转速下基于AE信号与LMD的滚动轴承故障诊断

为实现低转速状态下的滚动轴承故障诊断,解决声发射(AE)波形流数据量大,计算复杂度高,不利于实时分析处理的问题,提出一种基于AE信号时序信息熵特征的局部均值分解(LMD)的时频分析方法。首先,采用分帧的预处理方法,对AE信号分帧并逐帧提取信息熵特征,建立时序特征序列,然后采用LMD时频分析方法对时序特征序列模态进行分解,最后计算一阶模态瞬时幅值的Hilbert包络曲线。结果表明:该方法提取的特征对低转速状态下内圈裂纹故障具有明显的辨识度,能有效识别出低转速状态下的滚动轴承故障。     

煤矿井下掘进机电设备故障诊断及维护探讨

煤炭资源的生产开采在很大程度上都必须要依赖于煤矿掘进机机电设备,而由于煤矿企业的生产开采具有一定的特殊性,导致掘进机机电设备在实际应用过程中经常会发生故障,如果不能够实现煤矿井下掘进机机电设备的及时维修,就会对煤矿企业的生产开采产生巨大影响。本文主要针对煤矿井下掘进机电设备故障的诊断和维护进行了探讨,为煤矿企业生产开采的顺利进行提供了保障。