ARM7嵌入式系统:掘进机截割头主轴故障实时监测诊断

嵌入式掘进机截割头主轴工作状态监测诊断系统研究关注的是当前掘进机自动化和智能化提升的关键技术。掘进机截割头主轴作为关键部件，由于其故障频发的问题，现有的诊断系统往往无法满足实际需求。针对这一挑战，研究者设计了一套嵌入式系统，该系统集成了实时监测、故障预测和自我诊断功能。 系统的核心是基于ARM7的机载在线监测诊断方法，通过连续监控截割头主轴的振动峰值。当振动峰值异常升高，表明可能存在故障，这是初步判断故障的第一步。进一步，系统采用快速傅立叶变换（FFT）技术，对比信号频谱与正常轴承和主轴的故障特征频谱，以精确定位故障发生的部位。这种实时反馈机制确保了在故障发生初期就能发出警报，提高了工作的安全性。 当振动峰值达到预设的报警阈值，系统会立即显示故障信息，并提供具体故障部件的线索。同时，所有收集到的掘进机状态数据被记录下来，供地面系统进行后续的深度分析，以便于进行更精准的故障诊断和维修决策。 研究中还提到了限元分析技术的应用，通过参数化的ANSYS软件进行变压器漏磁场分析，简化了工程师的操作流程，即使是普通工程技术人员也能使用此工具进行分析，显著节省了设计时间和提升了设计质量。这项技术在机械结构分析中的应用，如电机磁场分析、机械结构设计等方面都有积极作用。 该系统的研发不仅解决了掘进机截割头主轴的故障问题，还体现了嵌入式技术在矿业机械领域的创新应用，对于提高煤矿机械的可靠性和工作效率具有重要意义。作者李卫民教授作为辽宁工业大学的研究人员，专注于协同设计与制造技术等相关领域的教学和科研工作，他的研究成果对于推动我国矿山机械技术的发展有着积极的影响。 这个系统通过嵌入式技术实现对掘进机截割头主轴的智能监控和诊断，是当前煤矿机械智能化进程中的一大进步，对提高作业效率和保障作业安全具有显著的价值。