基于DSP的掘进机智能故障监测系统：XML在远程诊断中的应用

本文主要探讨了基于数字信号处理器(DSP)的掘进机智能故障监测系统的设计与实现。系统目标是实现实时监控和诊断掘进机的关键机械部件状态，确保其安全运行和煤矿开采过程的顺畅。系统架构分为底层驱动、数据处理和故障诊断三个层次，其中底层驱动负责收集设备数据，数据处理层则负责预处理和整合这些数据，而故障诊断层则是核心，它运用故障特征识别和分析。 针对提升机制动系统，作者列举了50种可能的故障特征，并使用XML（可扩展标记语言）作为数据表示方法，使得数据结构化且易于扩展。XML被用来表示结构化故障数据，如闸瓦磨损、油压过大、油温过高和制动力矩过大，以及图像数据，如X射线探伤仪测量的结果。声音信息同样通过XML进行描述，便于专家进行实时故障判断。 在样本XML化后，系统通过故障诊断子系统，结合领域专家的专业知识，采用样本学习的方法，计算出诊断结果并形成诊断规则，存入知识库，以便后续快速准确地诊断类似问题。整个过程强调了XML数据库技术在远程故障诊断中的重要作用，它不仅提高了数据交换和处理的效率，还支持了实时故障预测和诊断。 文章引用了多篇相关的研究文献，例如关于XML在异构数据交换系统中的应用，远程故障诊断技术在数据采集中的实践，以及XML在Web信息资源整合中的角色，展示了XML技术在不同领域的广泛应用。 总结来说，本文通过结合DSP技术、XML数据库和远程故障诊断技术，为掘进机的智能化故障监测提供了一种创新的解决方案，有助于降低维护成本，提高设备运行效率，对于工业自动化和煤矿设备管理具有实际价值。