通風(fēng)機振動分析與故障診斷的試驗研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、礦用主通風(fēng)機作為大型煤礦固定設(shè)備,承擔(dān)著為全礦井通風(fēng)的重要任務(wù),被稱為礦井的“肺臟”,其運轉(zhuǎn)是否正常直接影響著煤礦企業(yè)的安全生產(chǎn)。因此,對其進(jìn)行故障診斷和預(yù)警研究是煤礦企業(yè)生產(chǎn)中必不可少的環(huán)節(jié),無論是對煤礦安全監(jiān)管還是設(shè)備的使用維護都具有重要意義。
   本文綜述了國內(nèi)外通風(fēng)機故障診斷的發(fā)展、研究現(xiàn)狀以及存在的技術(shù)問題,在研究了通風(fēng)機振動機理與振動分析方法的基礎(chǔ)上,運用理論分析、數(shù)值模擬與實驗相結(jié)合的方法對基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D-

2、S證據(jù)理論的通風(fēng)機故障診斷及預(yù)警技術(shù)作了深入研究,開發(fā)了主通風(fēng)機在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)軟件,并運用接口技術(shù)和混合編程方法實現(xiàn)了主通機在線故障預(yù)警。實驗結(jié)果證明,該方法優(yōu)化了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷的算法,融合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和證據(jù)理論的優(yōu)勢,提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于通風(fēng)機故障診斷的速度和精度。
   本文的主要工作及研究成果包括:
   ①從通風(fēng)機振動機理的研究入手,提出了基于塔式模型的振動分析方法,為現(xiàn)場旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備故障檢測提供了理論依據(jù)

3、。
   ②研究了通風(fēng)機故障原因及各故障特征狀態(tài)下的時域波形和頻譜特性,運用FFT頻譜特征分析方法對通風(fēng)機進(jìn)行故障診斷。
   ③利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力實現(xiàn)了從特征空間到故障空間的映射,建立了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,可以判斷通風(fēng)機振動烈度的發(fā)展趨勢,為預(yù)知維修提供依據(jù)。
   ④提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與證據(jù)理論相結(jié)合的故障預(yù)警方法,該方法充分發(fā)揮了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與證據(jù)理論兩種信息融合方法的優(yōu)勢,并詳細(xì)介紹了該模型在礦用

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