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文檔簡介
1、隨著煤礦規(guī)模的擴(kuò)大和生產(chǎn)體制的改革,推行設(shè)備狀態(tài)檢修勢在必行。如何及時準(zhǔn)確的掌握設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)成為指導(dǎo)狀態(tài)檢修的關(guān)鍵。目前對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的判斷往往采用參數(shù)閾值的方法,即當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)故障、參數(shù)達(dá)到預(yù)先設(shè)定的閾值時,系統(tǒng)發(fā)出報警。這種方法也能對設(shè)備進(jìn)行監(jiān)測,但更偏重于事后維修,而不能實(shí)時觀察設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài),實(shí)現(xiàn)狀態(tài)檢修。因此,本文在小波分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的理論的基礎(chǔ)上,提取特征值建立設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的健康模式庫,并采用SVM方法診斷設(shè)備的健康程度,及時
2、發(fā)現(xiàn)潛在故障,指導(dǎo)維護(hù)和檢修工作的合理開展,減少事后維修給企業(yè)帶來的經(jīng)濟(jì)損失。本文基于模式庫對礦山設(shè)備健康診斷方法進(jìn)行了研究和分析。
首先,提出了健康模式庫這一概念與傳統(tǒng)故障診斷的區(qū)別,介紹了常用的故障診斷的信號分析技術(shù),并利用LabVIEW軟件實(shí)現(xiàn)。闡述了系統(tǒng)的需求分析,根據(jù)需求分析提出了系統(tǒng)研究的整體設(shè)計,并利用LabVIEW軟件搭建了系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的界面。
其次,利用小波包提取的特征值,建立健康模式庫,同時提
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