礦井主通風(fēng)機狀態(tài)監(jiān)測與故障預(yù)警系統(tǒng)研發(fā)
發(fā)布時間:2021-11-14 09:15
煤礦井下環(huán)境復(fù)雜惡劣,存在各種有毒、易燃、易爆等有害氣體,威脅井下工作人員生命安全。礦井主通風(fēng)機作為煤礦通風(fēng)系統(tǒng)的核心設(shè)備,能夠有效排出有害氣體、供應(yīng)新鮮空氣,保證井下人員作業(yè)環(huán)境,是煤礦安全生產(chǎn)的重要保障。礦井主通風(fēng)機的健康狀態(tài)關(guān)乎井下工作環(huán)境狀況,一旦主通風(fēng)機運行過程中出現(xiàn)故障,將嚴(yán)重影響煤礦的安全生產(chǎn)甚至引起重大事故。因此,本文對礦井主通風(fēng)機的運行狀態(tài)監(jiān)測、診斷與預(yù)警進行研究。通過分析礦井主通風(fēng)機常見故障機理及特征,制定礦井主通風(fēng)機設(shè)備運行狀態(tài)監(jiān)測方案,提出基于振動信號的故障特征提取、智能故障診斷與趨勢預(yù)警方法,構(gòu)建礦井主通風(fēng)機狀態(tài)監(jiān)測、診斷與預(yù)警的一體化系統(tǒng),保障礦井主通風(fēng)機的安全運行。針對礦井主通風(fēng)機振動信號的非平穩(wěn)性導(dǎo)致故障特征準(zhǔn)確提取困難的問題,提出一種依據(jù)轉(zhuǎn)速變化幅度分工況進行特征提取的思路,將非平穩(wěn)工況分為轉(zhuǎn)速波動和變轉(zhuǎn)速兩種。針對轉(zhuǎn)速波動工況,采用小波包分解提取不同故障下振動信號頻帶能量作為故障特征;針對變轉(zhuǎn)速工況,采用階次分析將時域非平穩(wěn)信號轉(zhuǎn)為角域偽平穩(wěn)信號,對比不同故障信號角域特征得到故障特征參量。通過兩種方法的結(jié)合,實現(xiàn)非平穩(wěn)工況下礦井主通風(fēng)機的振動故障特征...
【文章來源】:西安科技大學(xué)陜西省
【文章頁數(shù)】:90 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
基于計算的階次分析方法原理
技術(shù)路線圖
西安科技大學(xué)碩士學(xué)位論文82礦井主通風(fēng)機故障分析與狀態(tài)監(jiān)測方案設(shè)計礦井主通風(fēng)機作為煤礦生產(chǎn)不可缺少的重要設(shè)備,其運行狀態(tài)的監(jiān)測與維護是保證礦井通風(fēng)的重中之重,因此有必要對其故障機理及征兆之間的聯(lián)系進行研究,進而確定其運行狀態(tài)監(jiān)測方案。2.1礦井主通風(fēng)機結(jié)構(gòu)及運行工況2.1.1結(jié)構(gòu)及工作原理礦井主通風(fēng)機從結(jié)構(gòu)方面可分為離心式和軸流式。軸流式主通風(fēng)機相比于離心式具有通風(fēng)量大、穩(wěn)定性好、噪聲小等優(yōu)點。目前,我國大多數(shù)煤礦使用的通風(fēng)機主要為軸流對旋式通風(fēng)機。本文研究對象為陜西彬長某礦正在使用的FBCDZ-10-No36型號軸流對旋式礦井主通風(fēng)機,如圖2.1所示,其主要參數(shù)如表2.1所示。圖2.1FBCDZ-10-No36礦井主通風(fēng)機表2.1FBCDZ-10-No36礦井主通風(fēng)機具體參數(shù)表礦用抽出式對旋軸流主通風(fēng)機風(fēng)機參數(shù)電機參數(shù)防爆等級及標(biāo)識ExdIMbMA電機型號YBF710M2-10型號FBCDZ-10-No36極數(shù)10極扇葉直徑3.6m額定功率900KW風(fēng)量197~456)s/m(3額定轉(zhuǎn)速593r/min風(fēng)壓1294~4621Pa額定電流112.4A一級葉片角度45°額定電壓6000V
【參考文獻】:
期刊論文
[1]礦井主通風(fēng)機振動在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)[J]. 楊一晴,馬宏偉,樊紅衛(wèi),張超,張勇強,韓磊. 煤礦機械. 2019(12)
[2]大型軸流壓氣機葉片無鍵相振動監(jiān)測與故障預(yù)警方法[J]. 王維民,張旭龍,陳康,戶東方,李維博. 振動與沖擊. 2019(23)
[3]XJTU-SY滾動軸承加速壽命試驗數(shù)據(jù)集解讀[J]. 雷亞國,韓天宇,王彪,李乃鵬,閆濤,楊軍. 機械工程學(xué)報. 2019(16)
[4]多退化變量灰色預(yù)測模型的滾動軸承剩余壽命預(yù)測[J]. 張雨琦,鄒金慧,馬軍. 探測與控制學(xué)報. 2019(03)
[5]風(fēng)電機組齒輪箱系統(tǒng)的故障預(yù)警研究[J]. 黃小光,潘東浩,史曉鳴,王杏,王欣. 機電工程. 2019(06)
[6]基于PSO優(yōu)化BP的冷水機組故障診斷研究[J]. 徐玲,韓華,崔曉鈺,范雨強,武浩. 制冷學(xué)報. 2019(03)
[7]基于改進粒子群相關(guān)向量機電機軸承故障診斷[J]. 杜堅,胡潔,仇芝. 應(yīng)用力學(xué)學(xué)報. 2019(04)
[8]基于參數(shù)識別的航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子故障診斷與定位方法[J]. 李亞偉,荊建平,張永強,牛超陽. 噪聲與振動控制. 2018(04)
[9]基于階比跟蹤與VMD的瞬變工況發(fā)動機故障特征提取[J]. 任剛,賈繼德,梅檢民,賈翔宇,韓佳佳,尉藍天. 內(nèi)燃機工程. 2018(04)
[10]基于熵選擇小波包分量和PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動機故障診斷[J]. 丁雷,曾銳利,沈虹,梅檢民,曾榮. 軍事交通學(xué)院學(xué)報. 2018(04)
博士論文
[1]混合智能技術(shù)及其在故障診斷中的應(yīng)用研究[D]. 雷亞國.西安交通大學(xué) 2007
碩士論文
[1]礦用通風(fēng)機故障預(yù)警系統(tǒng)的研究[D]. 趙鷹.西安科技大學(xué) 2018
[2]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電機組故障預(yù)警研究[D]. 曾華清.華北電力大學(xué) 2018
[3]基于階次分析的風(fēng)電軸承故障診斷[D]. 張樹波.燕山大學(xué) 2017
[4]基于非線性濾波的故障診斷研究與應(yīng)用[D]. 謝世龍.青島理工大學(xué) 2016
[5]礦井主通風(fēng)機在線監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用[D]. 張金貴.西安科技大學(xué) 2015
[6]基于濾波方法的航空發(fā)動機故障診斷研究[D]. 朱柳.清華大學(xué) 2014
[7]遠程在線監(jiān)測系統(tǒng)[D]. 張晉.北京化工大學(xué) 2005
本文編號:3494369
【文章來源】:西安科技大學(xué)陜西省
【文章頁數(shù)】:90 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
基于計算的階次分析方法原理
技術(shù)路線圖
西安科技大學(xué)碩士學(xué)位論文82礦井主通風(fēng)機故障分析與狀態(tài)監(jiān)測方案設(shè)計礦井主通風(fēng)機作為煤礦生產(chǎn)不可缺少的重要設(shè)備,其運行狀態(tài)的監(jiān)測與維護是保證礦井通風(fēng)的重中之重,因此有必要對其故障機理及征兆之間的聯(lián)系進行研究,進而確定其運行狀態(tài)監(jiān)測方案。2.1礦井主通風(fēng)機結(jié)構(gòu)及運行工況2.1.1結(jié)構(gòu)及工作原理礦井主通風(fēng)機從結(jié)構(gòu)方面可分為離心式和軸流式。軸流式主通風(fēng)機相比于離心式具有通風(fēng)量大、穩(wěn)定性好、噪聲小等優(yōu)點。目前,我國大多數(shù)煤礦使用的通風(fēng)機主要為軸流對旋式通風(fēng)機。本文研究對象為陜西彬長某礦正在使用的FBCDZ-10-No36型號軸流對旋式礦井主通風(fēng)機,如圖2.1所示,其主要參數(shù)如表2.1所示。圖2.1FBCDZ-10-No36礦井主通風(fēng)機表2.1FBCDZ-10-No36礦井主通風(fēng)機具體參數(shù)表礦用抽出式對旋軸流主通風(fēng)機風(fēng)機參數(shù)電機參數(shù)防爆等級及標(biāo)識ExdIMbMA電機型號YBF710M2-10型號FBCDZ-10-No36極數(shù)10極扇葉直徑3.6m額定功率900KW風(fēng)量197~456)s/m(3額定轉(zhuǎn)速593r/min風(fēng)壓1294~4621Pa額定電流112.4A一級葉片角度45°額定電壓6000V
【參考文獻】:
期刊論文
[1]礦井主通風(fēng)機振動在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)[J]. 楊一晴,馬宏偉,樊紅衛(wèi),張超,張勇強,韓磊. 煤礦機械. 2019(12)
[2]大型軸流壓氣機葉片無鍵相振動監(jiān)測與故障預(yù)警方法[J]. 王維民,張旭龍,陳康,戶東方,李維博. 振動與沖擊. 2019(23)
[3]XJTU-SY滾動軸承加速壽命試驗數(shù)據(jù)集解讀[J]. 雷亞國,韓天宇,王彪,李乃鵬,閆濤,楊軍. 機械工程學(xué)報. 2019(16)
[4]多退化變量灰色預(yù)測模型的滾動軸承剩余壽命預(yù)測[J]. 張雨琦,鄒金慧,馬軍. 探測與控制學(xué)報. 2019(03)
[5]風(fēng)電機組齒輪箱系統(tǒng)的故障預(yù)警研究[J]. 黃小光,潘東浩,史曉鳴,王杏,王欣. 機電工程. 2019(06)
[6]基于PSO優(yōu)化BP的冷水機組故障診斷研究[J]. 徐玲,韓華,崔曉鈺,范雨強,武浩. 制冷學(xué)報. 2019(03)
[7]基于改進粒子群相關(guān)向量機電機軸承故障診斷[J]. 杜堅,胡潔,仇芝. 應(yīng)用力學(xué)學(xué)報. 2019(04)
[8]基于參數(shù)識別的航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子故障診斷與定位方法[J]. 李亞偉,荊建平,張永強,牛超陽. 噪聲與振動控制. 2018(04)
[9]基于階比跟蹤與VMD的瞬變工況發(fā)動機故障特征提取[J]. 任剛,賈繼德,梅檢民,賈翔宇,韓佳佳,尉藍天. 內(nèi)燃機工程. 2018(04)
[10]基于熵選擇小波包分量和PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)動機故障診斷[J]. 丁雷,曾銳利,沈虹,梅檢民,曾榮. 軍事交通學(xué)院學(xué)報. 2018(04)
博士論文
[1]混合智能技術(shù)及其在故障診斷中的應(yīng)用研究[D]. 雷亞國.西安交通大學(xué) 2007
碩士論文
[1]礦用通風(fēng)機故障預(yù)警系統(tǒng)的研究[D]. 趙鷹.西安科技大學(xué) 2018
[2]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電機組故障預(yù)警研究[D]. 曾華清.華北電力大學(xué) 2018
[3]基于階次分析的風(fēng)電軸承故障診斷[D]. 張樹波.燕山大學(xué) 2017
[4]基于非線性濾波的故障診斷研究與應(yīng)用[D]. 謝世龍.青島理工大學(xué) 2016
[5]礦井主通風(fēng)機在線監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用[D]. 張金貴.西安科技大學(xué) 2015
[6]基于濾波方法的航空發(fā)動機故障診斷研究[D]. 朱柳.清華大學(xué) 2014
[7]遠程在線監(jiān)測系統(tǒng)[D]. 張晉.北京化工大學(xué) 2005
本文編號:3494369
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