基于谐波小波分析的矿井通风机故障诊断

针对矿井通风机故障信号的动态非平稳、能量微弱等特点,提出基于谐波小波变换的故障诊断方法,克服了传统诊断方法中存在的信号遗漏与频泄现象。以BDK-6-NO18轴流式通风机为研究对象,利用谐波小波变换的优势,成功从振动信号中提取出设备故障特征信号。 随着矿产资源的深度开发，矿井通风机在煤矿安全生产中的作用愈发凸显。矿井通风机作为保障矿井安全通风的关键设备，其运行状态直接影响到矿工的生命安全和生产效率。因此，对其运行状态的监测和故障诊断显得尤为重要。然而，矿井通风机在运行过程中产生的故障信号具有动态非平稳、能量微弱等特性，使得传统的故障诊断方法面临巨大挑战。为克服这些问题，基于谐波小波分析的矿井通风机故障诊断技术应运而生，有效地提高了故障检测的准确性和可靠性。 谐波小波分析是一种有效的时频分析工具，它克服了传统小波分析在时频分辨率上的局限性，尤其适用于处理动态非平稳信号。其核心在于谐波小波具有“盒型”频谱特性和良好的滤波性能，能够通过选择合适的参数，有效地提取信号中的局部特征，避免了频域泄露的问题。该技术在矿井通风机故障诊断中的应用，表明了其能从复杂的振动信号中准确提取设备故障特征信号，从而实现对通风机健康状况的精确评估。 以BDK-6-NO18轴流式通风机为例，通过谐波小波变换的故障诊断方法，从振动信号中分离出与风机状态相关的故障特征。这些特征信号包括由轴承磨损、叶片损坏等引起的振动，它们通过频率、振幅和时间变化表现出来。通过对这些信号特征的分析，可以准确地识别出矿井通风机的潜在故障，提前采取维修和调整措施，从而保障设备的正常运行和矿井的安全生产。 此外，随着工业物联网技术的发展，利用无线传感器网络和云神经网络进行故障诊断的研究也在不断深入。例如，在液压泵的故障诊断中，通过ZigBee无线传感器网络扩大监测范围，以150 Hz的高采样频率实时监测液压泵的振动、温度和压力状态，并通过正态云神经网络对收集到的数据进行智能分析，准确识别出液压泵的各种故障现象。这不仅提升了故障诊断的时效性和准确性，还为实施针对性的维护措施提供了可靠的依据，有效预防了因故障导致的生产停滞和经济损失。 综合来看，谐波小波分析与无线传感器网络、云神经网络等技术的结合，为矿井通风机等工业设备的健康管理提供了强有力的工具。这些技术不仅提高了故障诊断的效率和准确性，而且显著降低了因设备故障而带来的安全风险和经济损失。随着技术的不断进步和优化，基于谐波小波分析的故障诊断技术必将在矿井通风机及其他工业设备的健康管理中得到更广泛的应用。