采煤机故障诊断技术现状及其发展趋势
采煤机的故障分析与诊断及其发展趋势
采煤机的故障分析与诊断及其发展趋势为提高采煤机作业寿命及效率，需对采煤机常出现的故障进行分析和诊断，一般常见的方法有温度检测、铁谱分析及故障诊断专家等，常见的故障分析及诊断系统存在一定的局限性，因此限制其相对的应用区间，近年来，采煤机诊断系统发展趋势逐渐向人工神经网络结合于专家系统共同精确诊断方向发展。
标签：采煤机；故障分析；诊断；发展趋势0 前言采煤机是煤矿业生产环节至关重要的设备之一，整个复杂的构成系统中包括机械、电子电气及液压传动系统[1]。
尽管采煤机整个系统在设计过程中考虑到很多实际应用的问题，但在煤矿作业过程中将面临相当恶劣的操作环境，影响采煤机零部件的磨损，降低整个机器的寿命。
因此，为提高采煤机的作业寿命及效率，需要提出整套完整的故障分析与诊断系统。
1 采煤机常见故障1.1 采煤机液压系统故障采煤机在作业过程中出现故障情况最为频繁的就是液压系统。
尽管在采煤机中设有自动调控等装置，但在实际操作过程中依然会发生很多故障[2]。
发生故障的原因错综复杂，很难进行及时的诊断与分析。
液压系统故障的最常见的情况是由于油液污染而引起的，例如常出现的情况有杂质混入油液中导致泵和马达不能进行正常工作，造成系统出现功能性障碍。
常导致其它故障出现的原因有系统压力、密封及流量等问题。
1.2 采煤机常见的机械故障采煤机在作业时，牵引行走轮负载较大且受力不对称，所以支撑轴会发生一定程度的磨损或是破裂。
损坏的支撑轴会影响到其它链轮轴和链轮等零部件的寿命，作业时间较长会导致整个机械部分寿命降低[3]。
采煤机受力较大的部位之一是摇臂部位，作业过程中摇臂部位的频繁操作以及润滑状况不良，会非常容易致使轴承发生一定程度的破坏。
随着作业时间的累积，轴承会发生严重故障，进而影响工作的进度。
当然，除轴承故障处负荷过大引起意外，常见的情况有使用润滑剂不当，安装轴承位置不正确等，都会引起轴承故障。
常见的机械故障还有联结有一定程度的松动导致整个传动系统发生故障，引起局部温度过高，引起零部件损坏，致使整个采煤机系统发生故障。
煤矿机械维修现状与发展趋势
煤矿机械维修现状与发展趋势摘要：由于矿井工作条件比较苛刻，矿井中的机械、电气等设备极易出现各类故障，对矿井的安全运行造成了很大的影响。
本文论述了矿井机械装备维护技术的发展历史、现状和发展方向。
关键词：机电设备；维修技术；发展趋势引言：在煤炭企业实现安全、稳定的生产过程中，煤矿机电设备维护技术的管理工作具有十分重要的作用。
伴随着管理理念与技术的不断提高，预防性维护管理模式也随之应运而生。
预防性维护管理模式是指按照标准化流程展开严格的管理和执行，对机电设备展开有计划的维护管理，从而减少了设备的故障率，提高设备的使用寿命，减少维护管理的费用和成本。
因此，在维修工作中，要结合煤炭企业的实际生产状况，采用科学的维修技术对于煤炭的安全生产有着非常重要的作用。
此外，煤炭技术管理人员要努力提高煤炭机械装备维修技术的管理工作水平，帮助煤炭企业实现稳定发展。
1、煤矿机电设备维修技术现状在装备维护方面，我国的煤矿企业主要采取的是自主维护的方式。
如果设备在质量保证期间，则由生产厂商免费提供技术支持，如果超过质量保证期间，则为有偿技术服务。
而且，由于对设备核心技术的垄断，导致了企业缺乏一支拥有强大技术实力的专业维修团队，这导致了煤炭企业在对设备进行维修时，只能局限在简单的零件替换上，比较复杂的零件修复需要外包给工厂进行，这不仅会对企业的生产效率产生不利的影响，还会增加维修成本[1]。
在煤矿企业中目前的维护管理模式中，使用的是定期维护与计划检修的制度。
常规维修仅仅是按照设备的使用年限来对其进行维护和保养，而对设备的检修则是以设备的老化和磨损程度为基础。
因为矿井下的工作条件比较差，而且设备操作过程中的各种不确定因素也比较多，所以如果没有能够被及时地检测到，就会造成设备故障问题增多，这不仅会增加维修费用，还会对正常的生产造成很大的影响。
另一方面，在矿井装备的使用过程中，为了提高装备的维护效果，往往会使用“更换法”，这样不仅会导致装备维护费用的上升，也会制约维修人员的技术水平的提升。
矿山机械设备故障分析与诊断技术及发展趋势
矿山机械设备故障分析与诊断技术及发展趋势摘要：矿山机械设备的维修模式，从最初的事后维修和预防性、预测性维修，到现在的主动预防性维修、主动预防性维修，都需要有足够完善的专业维修技术，所以，就有了今天的状态监测和机械维修故障诊断技术。
该技术主要是通过计算机网络技术建立机械设备状态监测点，采集设备运行数据，从而实现对设备运行状态的分析诊断，避免机械故障的发生。
关键词：矿山机械；设备故障分析；诊断技术；发展趋势1机械设备故障诊断技术概述机械设备故障诊断技术包括信号检测、信号处理、信号识别和决策预测。
当机械设备出现异常信号时，很可能是故障。
因此，在诊断是否存在故障时，最适合选择最简单的信号状态进行诊断，如机械振动、机械运转等，通过对这些信号状态的诊断，可以有效地诊断机械运行状态是否正常。
信号处理是在检测到机械设备发出的异常信号后，准确地发现并提取出异常信号。
为了确定异常信号的类型，必须对异常信号进行准确细致的处理。
这一过程大大提高了机械设备故障诊断技术的可靠性。
状态识别就是对机械设备的故障进行准确的判断和分析，这就要求它具有比较和分析各种机械设备的信号状态和特征的能力。
通过对机械设备信号状态的比较分析，判断出机械设备的故障，确定故障类型，并采取相应的措施加以解决。
2矿山机械设备的应用环境我国作为世界上人口最多的国家，对矿炭资源的需求非常大，矿炭开采业在我国经济发展中发挥了巨大的作用。
矿山开采一般在井下进行，这对机械设备的性能有一定的要求。
矿山机械设备往往在井下长时间工作，连续运转使这些机械设备很少有时间进行维护保养，在工作过程中，会产生大量粉尘，再加上井下环境湿度大、温度高，会严重影响机械设备的运转。
此外，机械设备在运行中的摩擦、冲击和振动加剧了机械设备零部件的磨损和损坏。
在这样恶劣的工作环境下，这些机械设备也很容易发生各种故障，而这些故障的检测也有一定的难度，这就需要技术人员在平时对机械设备进行维护保养，并不断提高设备故障诊断技术。
煤矿综采机械的维修及发展趋势
煤矿综采机械的维修及发展趋势摘要随着国内科技水平的逐步提高，通过全面分析当前煤矿综采设备机械维修状况，有针对性的采用一定的维修手段，显著的提升综采机械设备的维修水平，保证煤矿安全，最大限度的降低经济损失，为今后煤矿综采机械设备维修的进一步发展创造更为优越的条件。
关键词综采机械；维修；应对策略；发展前景中图分类号td8 文献标识码a 文章编号1674-6708（2011）50-0044-02基于井下作业运用的煤矿机械设备情况，其生产环境相对而言较恶劣。
因此，当综采机械设备发生故障时，工作面空间狭窄，部分机械设备零件的更换与维修很难在井下操作，增加了机械维修的难易程度，从而使煤矿企业的生产受到较为严重的影响。
对此，周全考虑最短维修时间的同时，维修资源怎样使用最少、便捷，且快速的、顺利的发挥和恢复煤矿综采设备的原有机械功效，直接关系到煤矿效益的好坏。
1 综采机械设备维修的分类目前，国内煤矿综采机械设备维修的过程主要有3种方式：一种是事后故障维修；主要是指煤矿综采机械设备发生故障后，被动的造成强制性停机维修，其停机带来的损失相对较为严重，维修过程的时间较长，而准备时间占整个维修过程的2/3，包括井上各种工具、损坏零件的准备、井下事故地点环境清理、检修条件的准备等等。
这种由于随意性事故发生的应急维修即保证不了检修质量，同时也给综采机械设备安全运转埋下事故隐患。
第二种是预防性维修；它是根据设备的运转状况制定的有计划的预防性检修保养，这就是我们常说的“班检修”和大、中、小修，这种检修方式主要是井下检修班进行日常维护性检修，可以有效地保证设备的正常运行。
第三种是预知性维修；它是检测技术基础上发展起来的一种维修技术。
即设备运转中的零部件通过连续试验检测来决定维修的时间和任务，避免造成事故。
这种方法既能充分发挥零部件的使用寿命，不至于超前更换，又能延长安全运转时间。
2 综采机械维修的现状长期以来，煤矿综采维修基本采用事后维修和预防性维修。
矿山机械设备故障分析与诊断技术及发展趋势
矿山机械设备故障分析与诊断技术及发展趋势摘要：采矿作业离不开矿山机械设备，近年我国采矿业市场的扩张，使得矿山机械设备越来越被广泛使用，也对机械设备的性能提出了更高的要求。
矿山机械要不断地改进和更新迭代，以满足当下采矿业的需求。
科技水平的提高带来经济的迅速崛起，机械设备的应用领域不断扩大，通过结合电子技术，采矿作业的技术水平得以极大提升，大多数采矿企业的机械设备正在逐步向大规模发展。
矿山机械设备的广泛使用对机械设备的性能提出了更高的要求，这促使机械设备在基本性能或加工精度方面不断优化改善。
采矿业的高速发展使得矿山机械设备使用量大大增加，同时机器故障诊断的问题也居高不下。
为了更快地发现和排除隐患，保证矿山机械的正常运转，对不同的采矿机械要运用不同的故障诊断技术。
关键词：矿山机械设备；故障；诊断技术随着中国煤矿产业项目体系的优化和完善，安全生产问题上升为受重视和讨论的焦点。
煤矿机械设备是煤矿开采工作的首要支柱，一旦机械设备出现故障，不仅严重影响煤矿开采效率，甚至可能引发安全事故。
故障检测技术的运用，能让工作人员准确获取生产参数，保障设备正常运转，因而需要深入研究故障诊断技术，提升监测程度，确保生产安全和效率。
此外，煤矿企业应高度重视煤矿机械设备的维护工作，不断提高和更新设备故障诊断技术，及时排除故障和安全隐患，确保机械设备安全有效运行。
故障诊断的目标是建立设备的预知维修体系或状态维修体系，根据设备的故障情况，采取治理防护措施，在确保安全的前提下，采用状态监测与故障诊断后的维持运行，避免不必要的停机，提高机械设备运行效率。
一、矿山机械设备液压故障常用的诊断技术1、仪器排查诊断技术。
仪器排查诊断技术是目前矿山机械设备液压故障检测工作中较为常用的技术之一。
所谓仪器排查诊断技术，指检测人员利用高科技仪器完成对矿山机械设备部分数据的测量工作，即通过高科技仪器测得矿山机械设备液压系统此刻的压力、运行速度、实际流量、温度以及所形成的噪声级别。
大功率采煤机的技术现状及发展方向探究
大功率采煤机的技术现状及发展方向探究随着矿井深度的增加和煤炭生产企业对高效率、高安全性、低成本的生产要求的提高，大功率采煤机的应用已经逐渐成为煤矿井下生产的主流选择。
在现在的采煤机市场上，大功率采煤机也越来越多的得到广泛的应用。
随着井下采煤技术的不断创新和发展，额定功率为2000kW以上的大功率采煤机已逐渐成为煤炭生产企业的发展方向之一。
本篇文章将对大功率采煤机的技术现状及其发展方向进行探究。
一、技术现状在大功率采煤机的技术应用中，其中一项重要的技术是高精度控制技术。
高精度控制技术能够通过对采煤机的一系列参数进行精确控制，以提高采煤机的生产效率和作业安全性等方面。
其控制的参数包括采煤机加速度和速度、负载情况、煤矸比、选矿比等。
目前，国内外大部分大功率采煤机都采用了柴油机电控技术，通过控制机械传动系统的工作状态以实现高效率采煤和当前状态的监视。
例如，采煤机能够通过比较煤矸经过区段的速度和前进带动区段的速度，对煤矸倾向和开采工艺进行优化。
大功率采煤机的控制系统不仅要能够实现高效率及高负载的操作，还要具备在线集成的监测和诊断功能。
其中对采煤机操作过程中传感器信号的集成和分析尤为重要。
以前，传感器信号的集成往往是间歇性进行的，也就是仅在必要时或故障时才会启动。
但现如今，随着采煤机设备的不断智能化，传感器信号的必要性得到了广泛认同，采煤机以及煤矿的整个数据处理系统都越来越倾向于采用息控技术，实现目前各种参数的实时、连续、准确数据传递。
在高效率采煤方面，目前大功率采煤机主要采用了先进的排煤技术。
这项排煤技术能够快速、有效地移除采煤机所挖出的煤炭，因而可以使采煤机的生产率大大提高。
具体的排煤技术包含有空气刮板、水刮板、高压风装置和底部刮板等，不同的排煤技术采用的结构和原理均不相同。
但无论是哪一种技术，它们的目的都是能够将毛块煤快速、有效地从整块煤中排出，从而提高采煤机的工作效率。
二、发展方向1、智能化在大功率采煤机的发展方向中，智能控制技术和机器视觉技术将会是两个主要的研究方向。
矿山机械故障诊断研究现状及发展趋势
矿山机械故障诊断研究现状及发展趋势摘要：本文对矿山机械设备的使用维修和故障诊断进行分析，鉴于矿山机械设备在矿业生产和管理中所占的比重很大，因此，企业应该重视矿山机械的故障诊断和维修。
先进的技术和专业人才有利于提高煤炭企业的工作效率，保证工作质量和正常生产，使企业获得最大的经济效益和价值。
关键词：矿山机械；故障诊断；研究现状；发展趋势引言随着矿山开采设备的不断增加，设备发生故障的概率增大，因此，及时有效地诊断和维修矿山开采机械设备变得尤为重要。
故障诊断技术已经成为矿产开采中不可或缺的一项重要技术，以确保设备的安全运行。
采用先进的监控系统能够快速、精确地检测机械设备的运行状态，从而及早发现和解决问题，这也正是故障诊断技术的核心任务。
此外，预测机械设备的故障，也将是未来发展的一个重要方向。
1故障诊断的目的对矿产进行开采时，需要使用各种类型的机械设备。
这些设备长时间运行后，不可避免会出现一些问题，如磨损、老化，从而导致其性能下降，甚至引发安全事故。
因此，为了保障生产过程中的安全性和高效性，必须及时发现并排除机械设备存在的隐患或故障。
针对不同类型的机械设备可能发生的故障及其原因，制定相应的检测方法及措施十分必要：（1）通过分析机械设备产生故障的原因以及表现形式，确定故障范围；（2）判断故障是否严重影响设备正常运转，如是否造成停机停产、降低产能或者增加维护成本等；（3）预测未来一段时间内可能出现的故障，提前采取预防措施；（4）对于较为复杂的故障，可采用多种手段相结合起来综合分析判断，以提高故障诊断的准确率。
总之，正确有效地开展矿山机械设备故障诊断工作，能够帮助企业减少因机械故障带来的经济损失和人员伤亡风险，同时也有助于提高矿山的生产效率和管理水平。
2矿山机械设备维修类型2.1事后维修矿山机械设备经常由于精度、稳定性不达标而停机，或因故障停机。
员工采取本未在计划之内的维修行为，这些类型的维修称为后期维修。
这种维修方式大多用于机械设备的突发性故障。
煤矿机械设备故障分析与诊断技术及发展趋势分析
煤矿机械设备故障分析与诊断技术及发展趋势分析摘要：在煤矿企业生产过程中，煤矿现代化、机械化建设水平不断提高，机械设备能够代替人力完成大量的生产作业工作，是提高煤炭企业生产作业的关键所在，但是，机械设备的作业强度较高，在生产过程中不可避免地会出现一定的故障问题，如果故障问题没有及时识别并维修，会影响整体生产效率。
为此，煤矿企业必须做好机械设备故障的分析和诊断工作，并不断创新诊断及时，提高机械设备故障诊断效率，对于煤矿企业发展具有重要意义。
关键词：煤矿；机械设备；故障分析；诊断技术；发展趋势1煤矿机械设备故障的主要因素煤矿挖掘主要作业环境在井下巷道中，由于挖掘运输设备种类多、作业环境恶劣、机械操作人员素质参差不齐等因素，造成机械设备发生故障的原因相对比较复杂。
例如机械设备自身结构设计缺陷，没有按照规范安装设备造成设备带伤运行，操作人员对设备运行情况不熟悉，煤矿巷道内粉尘、潮湿等恶劣的作业环境，这些都有可能对机械造成损伤。
提升机械的稳定性和安全性需要在设计制造环节进行严格控制把关，提升设计的合理性和制造质量，保障机械自身功能和运行质量过关，避免由于机械制造工艺层面不过关而造成频繁发生故障。
另外，机械设备长时间运行，一些易损部件和润滑传动装置需要及时进行维修保养，这就需要高超的故障诊断技术，在设备检修诊断环节发现设备的故障隐患，在故障发生前对故障进行有效排除，做好设备故障的预防。
2煤矿机械设备故障分析与诊断技术2.1振动检测分析诊断技术振动检测分析诊断技术是一项作为基础的技术类型，在煤矿企业中应用较为广泛，能够快速识别出煤矿机械设备存在的一些简单故障问题。
振动诊断检测技术的应用原理为：以煤矿机械设备在运行时产生的信号变化规律作为基础，通过对其信号规律变化，能够识别出当前机械设备是否存在运行故障问题，如果信号变化规律存在异常，则说明机械设备中某一处存在故障。
该项技术应用较为简便，诊断检测流程快捷，具有实时性较强等多项优势，能够有效识别出多项多种不同类型的故障问题，所以应用较为广泛，在实际应用中具有良好的效果。
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采煤机故障诊断技术现状及其发展趋势胡 俊,张世洪,汪崇建(煤炭科学研究总院上海分院,上海200030)摘要:概述了当前的采煤机故障诊断技术现状,举出几种目前常用的采煤机故障诊断方法;并指出专家系统、人工神经网络、远程智能故障诊断是采煤机故障诊断技术的研究热点和发展趋势。
关键词:采煤机;故障诊断;专家系统;神经网络;远程智能故障诊断中图分类号:TD421 6;TP306 文献标志码:A 文章编号:1003 0794(2008)09 0008 03 Diagnosis of Shearer Faults and Development TrendHU Jun,ZHA NG Shi-hong,WANG Chong-jian(Shanghai Branck,China Coal Research Institute,Shanghai200030,China)Abstract:The status of the present technologies to diagnose the malfunction of the shearer were generalized, and the common methods were specialized that have for the moment.Moreover,it demonstrates the trend and the focus of the research on the diagnosis of the shearer is to develop the expert system,the artificial neural networks and the re mote intelligence diagnosis.Key words:shearer;fault diagnosis;expert system;artificial neural networks;remote intelligence diagnosis1 现用的采煤机故障诊断方法(1)参考故障历史记录诊断法这种方法是依据采煤机的系统组成原理,从出现的故障明显部位着手,对该局部故障的所有依赖性元器件和系统进行分析排查,直至找出出现故障的症结。
此方法也是构成采煤机使用维护手册的主要部分。
在采煤机发生故障后,对故障产生的过程进行细致排查可以得出最终诊断结论,将这些结论有效地集中归纳后,便可以形成一个故障诊断集。
当再次出现相同的故障现象后,便可通过查找上次的诊断路径对故障进行诊断和处理。
这种方法纯粹地依赖历史诊断经验,优点是在故障现象相同的情况下能够比较快捷地定位;缺点是在故障出现的系统复杂、种类趋多情况下,对故障诊断的经验记录就过于庞杂,诊断效率低下。
(2)温度、压力监测诊断法利用摩擦副、轴承和齿轮传动箱等部位的温度、压力传感器,可以定点在线地监测采煤机相关部位的温度和压力参数。
如采煤机截割滚筒内轴承损坏发生严重摩擦,则滚筒温度的急剧上升,便可直接通过其上面的温度传感器监测显示出来,可以准确快速地定位故障部位。
连续地对这些部位进行监测并记录历史变化数据,能够快速、直观地反应采煤机的工况状态,还能及时发现故障和预测故障的状态和5 结语磨料水射流切割力强、安全、快速、机动,作为21世纪优先发展的绿色主流切割技术,今后将向高效、多功能、智能化、高精度化、环保化方向发展。
随着科学技术的发展,磨料水射流切割技术必将日臻完善,从而更好地为现代生活服务。
参考文献:[1]薛胜雄.高压水射流技术与应用[M].北京:机械工业出版社,1998.[2]杨波.几种新型特种切割方法及其特性对比[J].煤矿机械,2005,26(10):80-82.[3]侯健,韩育礼.超高压磨料水射流切割系统试验研究[J].兵工学报,2000(8):253-256.[4]Matt Kalina.水喷射切割技术[J].Weldi ng J ournal,1999(7):57-59.[5]宋拥政,温效康,梁志强.磨料水射流的切割机制[J].机械工程学报,1997(6):102-107.[6]Hashish,M.A model s tudy of abras ive-water j et Machini ng,ASME.Transacti ons[J].Journal of Engineering Material and Technology.vol.111.154-162.[7]陈义强,张伟,胡俊伟.磨料水射流切割方程的研究[J].煤矿机械,2003,24(9):23-25.[8]陈光明.数控超高压水射流切割技术的特点及应用[J].机床与液压,2007(8):64-68.[9]杨林,张凤华,唐川林.超高压磨料水射流切割质量的实验研究[J].制造技术与机床,2004(5):72-75.[10]雷玉勇,贾强,杨桂林,等.基于人工神经网络的磨料水射流精密特种加工[J].四川大学学报(工程科学版),2005(6):155-159. [11]杨桂林.磨料水射流切割断面质量控制的研究[D].西华大学,2006.[12]张凤莲.磨料水射流加工工程陶瓷工艺参数对加工质量的影响[J].机械制造,2003(4):10-11.作者简介:李连荣(1975-),女,河南郑州人,桂林电子科技大学机电工程学院机械设计及理论专业在读硕士研究生,研究方向:水射流特种加工技术、机电产品结构设计,电子信箱:llr921@.收稿日期:2008 04 27第29卷第9期2008年 9月煤 矿 机 械Coal Mine MachineryVol 29No 9Sep.2008发展趋势。
温度、压力的在线监测诊断法是一种普遍的监测诊断手段,它的优点是能正确、快速和灵敏地反应设备的工况状态;缺点是对于电气系统的故障诊断效果有些局限,且对传感器的设计和安装提出了很高的要求。
(3)采煤机故障诊断专家系统采煤机故障通常具有复杂性和隐蔽性,采用传统的诊断方法难以快速、准确地诊断。
而专家系统能够综合运用领域专家的经验和专门知识,模拟专家的思维过程,对故障进行分析求解,得出可靠的诊断结论。
近年来,基于专家系统的采煤机故障诊断方法是目前国内最为活跃的研究领域。
专家系统的故障处理能力取决于它的知识库容量与质量,同时还取决于其推理引擎的结构和性能。
专家系统的知识库中知识主要由事实与经验知识构成,由领域专家群体所公认的事实构成一个共用的数据体。
经验性知识主要是一些有效的判别规则,这些规则是在专家处理问题的决策中提炼出来,不仅仅是简单的逻辑推理,更主要的是经验性正确的判断规则。
国内现有的一些采煤机故障诊断专家系统,其知识库的构成通常先借助于建立采煤机故障树,对故障树进行定性、定量分析后得出由产生式表示成的许多条的规则。
故障树是故障诊断分析的初始知识模型,它来源于对现场故障诊断数据的历史记录和分类总结,其内容包含了故障源的特性,以及进行故障决策和求证目标故障源所需的目标结点。
在实际故障诊断过程中,规则前提条件的重要度一般由领域专家提供。
目前有人将粗糙集理论引入到对采煤机诊断规则的约简当中,挖掘规则集中各规则中条件的隐藏关系,剔除不必要的属性,揭示了故障诊断信息中内在的冗余性,获得最简专家诊断规则,提高了系统的效率。
(4)模糊数学的应用采煤机的故障现象与故障原因之间通常具有多种对应关系,既有确定性的因素,又有随机的因素,使得故障具有渐变性与隐蔽性等特点。
针对这种非线性复杂映射关系,在保证诊断精度的要求下,将模糊数学引入采煤机的故障诊断中,建立模糊诊断数学模型,使得定量分析与专家经验、定性分析相结合,并在计算机上实现,为采煤机故障诊断决策者提供辅助作用。
数学模型的建立首先需要参考到采煤机领域的故障知识特性,选取适合的知识表示方式,建立表示故障原因和各种征兆之间模糊因果关系对应矩阵。
矩阵中的隶属度值的确定需要参考大量故障诊断经验和实验测试的结果,隶属度值应可由实际诊断过程中产生的概率数据进行实时刷新。
为了提高诊断的精度,可以在诊断的过程中根据经验积累对权矩阵进行修改。
(5)小波神经网络的应用神经网络独特的结构和信息处理方法,使其在模式识别、信号处理、自动控制与人工智能等许多领域得到了实际的应用。
采用某种网络拓扑结构构成的活性网络,通过学习可以描述几乎所有任意的非线性系统。
此外,神经网络还具有自学习、自适应等能力。
采煤机的故障诊断中从故障初始征兆到故障源的映射通常具有复杂的非线性映射关系,因此将人工神经网络(ANN)应用于采煤机某些系统的诊断是当前故障检测的前沿技术。
2 采煤机故障诊断方法的发展趋势与研究热点采煤机故障诊断领域的研究热点和发展趋势要有如下几个方面:(1)基于神经网络技术的专家系统采用神经网络技术作为核心的专家系统由知识预处理模块、神经网络模块、知识后处理模块以及系统控制模块组成。
在该专家系统中,诊断知识的存储和故障诊断过程中的推理过程均在神经网络模块中隐式地进行。
神经网络模块接受由知识预处理模块送来的规范化证据,输出诊断结果由知识后处理模块进行表述转化,因此,知识处理模块相当于神经网络模块的翻译!。
系统的控制模块控制着系统的输入输出以及系统的整体运行。
(2)模糊神经网络故障诊断系统模糊逻辑与神经网络方法是一种集成的融合,从互补的观点看,模糊逻辑与神经网络的融合有助于模糊逻辑系统的自适应能力的提高,有利于神经网络系统的全局性能改善和可观测性的加强。
这种融合可分为串联和并联两种结构。
串联结构:用神经网络作为模糊逻辑的前端,以改善模糊逻辑系统的输入样本,或者在神经网络的输入或输出端加以模糊逻辑模块,以增强神经网络的样本特征的提取或者改善神经网络的结果更为合理。
并联结构:模糊逻辑与神经网络分别独立控制不同的对象或同一对象的不同参数的模型与神经网络的输出作为模糊推理系统输出的修正。
(3)远程智能故障诊断系统为了提高采煤机故障诊断的实时性和准确可靠性,克服地域障碍、实现多专家多系统协同诊断与诊断知识的重用,提高采煤机企业技术服务组工作效率,一种非常有效的途径就是使智能诊断网络化,即远程智能故障诊断系统。
该系统的核心模块 智能诊断模块是一个基于Web的远程诊断专家系统,采用B S工作体系结构,在客户端浏览器上提供用户接口,基于网络数据库建立专家系统的知识库,在诊第29卷第9期 采煤机故障诊断技术现状及其发展趋势 胡 俊,等 Vol 29No 9铝及其合金表面微弧氧化工艺的研究进展*韦 星1,吴幸凯2,植海深1,徐晋勇3(1.广西右江矿务局,广西田东531501; 2.广西隆林各族自治县电业公司,广西隆林533400;3.桂林电子科技大学机电工程学院,广西桂林541004)摘要:微弧氧化技术是一种直接在有色金属表面原位生长陶瓷膜的新技术。