發(fā)布時間：2017-10-08 13:08

  本文關鍵詞：基于振動信號分析的煤礦主通風機故障診斷研究

  更多相關文章： 煤礦主通風機 故障診斷 時頻分析 經驗模態(tài)分解 特征提取 支持向量機 遺傳算法

【摘要】：煤礦主通風機是礦井通風系統(tǒng)的核心設備,承擔著井下作業(yè)點瓦斯、礦塵和污濁氣體排放的重任,它的正常運轉是企業(yè)安全生產的重要保障。因此,對其進行狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷具有重要意義。本文以煤礦主通風機為研究背景,概述了故障診斷技術,分析了煤礦主通風機故障診斷技術的發(fā)展現(xiàn)狀。針對煤礦主通風機的結構特點,研究分析了煤礦主通風機的故障機理,設計煤礦主通風機的振動信號采集系統(tǒng)。結合煤礦主通風機軸承部分和旋轉體部分常見故障的故障機理,研究了基于煤礦主通風機振動信號分析的故障診斷方法。介紹和分析了傳統(tǒng)時頻分析方法在煤礦主通風機故障診斷中的應用及其局限性,這些傳統(tǒng)時頻方法主要包括窗口傅里葉變換、Wigner-Ville分布以及小波分析。傳統(tǒng)的時頻分析方法仍是基于傅里葉變換的信號分析方法,嚴格意義上只適于平穩(wěn)信號的分析,不具備自適應性的特點。針對傳統(tǒng)時頻方法在非平穩(wěn)信號分析中的不足,為了有效分析和提取煤礦主通風機的故障特征,采用希爾伯特黃變換對振動信號進行分析,并通過本征模態(tài)函數能量的方法提取出故障特征值。針對煤礦主通風機故障信號的特點,考慮到樣本數量和診斷精度等因素,采用支持向量機的方法對煤礦主通風機進行狀態(tài)識別,另外,為了提高分類器的訓練速度和準確率,采用遺傳算法對支持向量機進行參數優(yōu)化。最后通過煤礦主通風機的故障信號的實例分析,驗證該算法的有效性。
【關鍵詞】：煤礦主通風機 故障診斷 時頻分析 經驗模態(tài)分解 特征提取 支持向量機 遺傳算法
【學位授予單位】：中國礦業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TD441
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• ABSTRACT6-15
• 1 緒論15-22
• 1.1 課題研究的背景及意義15
• 1.2 煤礦主通風機故障診斷技術概述15-17
• 1.3 煤礦主通風機故障診斷技術的研究現(xiàn)狀17-20
• 1.4 本文主要研究內容20-22
• 2 煤礦主通風機振動監(jiān)測與故障機理分析22-32
• 2.1 煤礦主通風機振動信號的分類22
• 2.2 煤礦主通風機振動特性分析22-28
• 2.3 煤礦主通風機振動信號的采集與處理28-31
• 2.4 本章小結31-32
• 3 時頻分析方法及其在煤礦主通風機故障診斷中的應用32-44
• 3.1 窗口傅里葉變換在煤礦主通風機故障診斷中的應用32-36
• 3.2 Wigner-Ville分布在煤礦主通在風機故障診斷中的應用36-40
• 3.3 小波分析在煤礦主通風機故障診斷中的應用40-43
• 3.4 本章小結43-44
• 4 基于Hilbert-Huang變換的煤礦主通風機故障特征提取方法44-63
• 4.1 瞬時頻率44-45
• 4.2 本征模態(tài)函數45-46
• 4.3 EMD方法的篩分過程46-49
• 4.4 Hilbert-Huang變換與小波分析方法的比較49-52
• 4.5 端點效應和模態(tài)混疊的處理52-56
• 4.6 基于EEMD的煤礦主通風機故障特征提取56-62
• 4.7 本章小結62-63
• 5 基于支持向量機的煤礦主通風機故障識別63-77
• 5.1 支持向量機理論63-68
• 5.2 支持向量機參數優(yōu)化模型68-71
• 5.3 基于GA-SVM的煤礦主通風機故障狀態(tài)識別71-76
• 5.4 本章小結76-77
• 6 總結與展望77-79
• 6.1 總結77
• 6.2 展望77-79
• 參考文獻79-83
• 作者簡歷83-85
• 學位論文數據集85

【相似文獻】

中國期刊全文數據庫 前10條

1 張寶紅,鄒愛英;在線條件下煤礦主通風機性能的測試和分析[J];風機技術;2003年03期

2 陳之帥;礦用主通風機風門的節(jié)能改造[J];礦山機械;2003年11期

3 張寶紅;煤礦主通風機裝置性能的測試及應用[J];煤礦機械;2003年04期

4 張步勤;關保生;王磊;;主通風機防腐減阻處理的嘗試[J];礦山機械;2007年02期

5 喬海濤;;淺談礦用主通風機的選型[J];煤礦機電;2008年06期

6 楊行;晁永飛;;主通風機風道的改造[J];煤炭技術;2009年10期

7 許睿;;關于《煤礦在用主通風機檢驗規(guī)范》在實際操作中應進一步修改完善的幾點建議[J];山西煤炭;2010年09期

8 魏書華;王萍;;新型高效低噪葉片在主通風機中的應用[J];煤礦機械;2011年06期

9 陳海峰;;一種煤礦主通風機監(jiān)控系統(tǒng)的設計[J];工礦自動化;2011年09期

10 倪圣功;;榆樹井煤礦主通風機在線監(jiān)測設計與實踐[J];山東煤炭科技;2011年03期

中國重要會議論文全文數據庫 前5條

1 韓艷娟;宋建成;;基于信息融合技術的主通風機故障參數檢測系統(tǒng)[A];煤礦自動化與信息化——第19屆全國煤礦自動化與信息化學術會議暨中國礦業(yè)大學（北京）百年校慶學術會議論文集[C];2009年

2 郭廣生;郭申喜;王國保;劉志偉;牛燦輝;霍廷維;;煤礦主通風機自動化控制技術研究與應用[A];煤炭工業(yè)節(jié)能減排與循環(huán)經濟發(fā)展論文集[C];2012年

3 馬修峰;;變頻技術在煤礦主通風機設計中的方案優(yōu)化[A];安全高效礦井機電裝備及信息化技術——陜西省煤炭學會學術年會論文集（2011）[C];2011年

4 李占偉;魏晉宏;;基于OPC技術的煤礦主通風機監(jiān)控系統(tǒng)[A];煤礦機電一體化新技術2011學術年會論文集[C];2011年

5 張玉杰;;S7-300在煤礦主通風機監(jiān)控系統(tǒng)中的應用[A];煤炭機電與自動化實用技術[C];2012年

中國博士學位論文全文數據庫 前1條

1 吳新忠;煤礦主通風機通風失穩(wěn)控制的研究與應用[D];中國礦業(yè)大學;2010年

中國碩士學位論文全文數據庫 前8條

1 李沖;煤礦主通風機振動信號特征提取技術的研究[D];中國礦業(yè)大學;2015年

2 賈騰;礦用變頻主通風機性能及噪聲實驗研究[D];湖南科技大學;2015年

3 王洋;黃陵礦業(yè)公司二礦主通風機變頻節(jié)能監(jiān)控系統(tǒng)設計與應用[D];西安科技大學;2015年

4 位禮奎;基于振動信號分析的煤礦主通風機故障診斷研究[D];中國礦業(yè)大學;2016年

5 王明奎;煤礦用主通風機的振動特性研究[D];太原理工大學;2009年

6 溫炳輝;基于LabVIEW的小波神經網絡在煤礦主通風機狀態(tài)監(jiān)測中的應用研究[D];西安科技大學;2009年

7 王秀秀;礦用主通風機高壓電動機機械故障診斷方法研究[D];太原理工大學;2014年

8 劉少荷;礦用主通風機自動化控制系統(tǒng)的研究[D];山東科技大學;2009年

，

本文編號：994185