矿用提升机故障诊断:监测与集成神经网络方法
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更新于2024-09-03
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"袁传运的论文‘矿用提升机监测和故障诊断方法研究’探讨了矿井提升机的安全运行,通过分析常见故障形式和事故类型,为监测和故障诊断系统提供理论支持。该研究依据《煤矿安全规程》,关注主轴装置、减速器、电动机和制动系统的监测参数,并利用集成神经网络设计故障诊断结构。"
本文详细阐述了矿用提升机监测和故障诊断的重要性和方法。矿井提升机作为矿产开采的关键设备,其安全运行直接影响到矿工的生命安全和生产效率。因此,对提升机进行有效的监测和故障诊断是至关重要的。
首先,文章深入分析了矿井提升机的常见故障形式和事故类型,这包括机械部件的磨损、疲劳断裂、润滑不良、电气系统的短路或过载等,这些故障可能导致提升机的性能下降,甚至引发严重的安全事故。通过对这些故障的详细解析,可以为预防性维护和早期故障识别提供依据。
接着,作者依据《煤矿安全规程》的相关规定,研究了提升机监测的主要参数,如主轴的转速和应力、减速器的油温及振动、电动机的电流和温度、制动系统的制动力矩等。这些参数的变化通常预示着设备的异常状态,定期监测和分析这些参数有助于及时发现潜在问题。
然后,论文引入了集成神经网络的故障诊断方法。集成神经网络是一种通过组合多个神经网络来提高诊断准确性的技术,具有较高的鲁棒性和适应性。作者提出采用串并联混合的结构设计提升机的故障诊断系统,每个子网络专注于特定的监测参数或故障模式,形成多层次的诊断网络,从而提高故障识别的精度和效率。
最后,这项研究为矿用提升机监测和故障诊断系统的实际构建提供了理论基础和实践指导,有望提升矿井安全水平,减少因设备故障导致的停机时间和经济损失。通过这种智能化的监测和诊断手段,可以实现提升机的健康管理和预防性维护,促进煤矿行业的可持续发展。
这篇论文详细讨论了矿用提升机的故障特征、监测关键参数和基于集成神经网络的诊断策略,为提升机的安全运行提供了全面的理论和技术支持。
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