论文研究-煤矿通风机故障诊断系统设计 .pdf

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煤矿通风机故障诊断系统设计,魏超,童敏明,矿井主通风机是煤矿生产的关键性设备,其可靠性及安全性直接关系到矿井生产的正常化及煤矿工人的人身安全。本文在深入研究VB与MATL
国武技论文在线 煤矿通风机故障诊断系统设计 系统流程图及工作原理 Park 值 图通风机故障诊断系统流程图 木系统的工作原理:如图所示通风机运行时发出的轴向振动信号,径向振动信号和电 流信号经过一系列的传感器组送达预处理中心,通过本系统内部的矢量分析 扩展、对三相电流的频谱分析、神经网络的训练得出各自的诊断结果,最终通过 理论的融合的即可得到最终的枚障结论。 故障判断依据 矢量方法 当电机发生故障时,理想条件被被坏,三相电沇不再平衡,会山现·些谐波或边频分量。 这时矢量的轨迹不再是一个圆,可能是椭圆,也可能是不规则的闭合曲线。基于 欠量的诊断电机故障的基本方法,就是识别不同故障所对应的矢量轨迹。 扩展矢量方法 对矢量取模后,将三相电流(、、)中的对称分量转换为直流分量(), 突出了转子断条、断环开裂等故障产生的变频信号分量()这样故障特征频率就很容 易与电源棊频()分离开来。这种扩展矢量方法能够克服传统的电机电流频谱分析 方法的一些局限性更加突出电机断条故障产生的边频分量。 频谱分析方法 频谱分析将构成电机振动信号的各种频凇成分分解开来,以便于对振源的识别。由于电 国武技论文在线 0.05 良好电机的矢量轨迹匝间短路故障的矣量轨迹 断相故障的矢量轨迹断条和叵间短路故障的 矢量轨迹 图不同运行状况矢量图 机振动零部件在运转过程中必定产生某一种相应的特征频率,故通过某一频率的振动烈 度强弱,可判别振动来源,而且这一特征频率始终与基频(即被测对象工作频率)保持某一 倍数关系。通过频谱分析可以比较直观地分析判断振动来源,从而获得比较满意的诊断结论。 小波分析 小波分析继承 分析中正弦基的特性,并将不同频率函数的不同时移形成了一组 基,线性加和可逼近实直线上平方可积得任何函数,使得小波分析就具有时频分析能力。可 提供一个灵活的时频窗,低频处时窗变宽,高频处时窗变窄,最终满足时频分析需要。 神经网络 RBF神经网络学习算法包括: 算法,局部训练算法,正交优选算法, 聚类和 变换联合迭代算法。本系统采用对能量特征值进行网络训练和诊断。 证据理论 证摭理论现已成为不确定信息的袤达和处理的有力工只,在多目标识别、多传感器信息 融合、不确定多属性决策等领域中广泛应用。 传感器1 特征提取 决策1 传感器2 特征提取 决策1 关 策 决 策 联 合 传感器N 特征提取 决策 图证据理论流程图 国武技论文在线 本系统是将通过矢量分析、扩展、对三相电流的频谱分析 神经网络的 训练得出各自的诊断结果,送入理论的融合的得到最终的故障结论 系统设计及运行演示 风机故障诊断系统主界面如图所小。 司目 图系统主界面 ?X5产生的 易 Play video 查范臣ri:|sha 了中园凶厨 O ote new albar hrttars' data brushing a linked clc 近的文挡41 我的文档1 到码 厂以只为打计 图读取数据界面 图 矢量轨迹图 产生的固像 旧产生的图像 ino e nem toolbar buttons data brushing &: inizsd plots g?6 Play video x ONo:e asw :collar butt ME如u1g1 rked picts函 H功率增 匾主谱 9 5C 图 矢量扩展轨迹图 图频谱图 分析(图5):运行开始,点击主界面上的读取数据按钮,从中选择数据类型,将选择 国武技论文在线 的数据传送到 程序中,等待被调用 分析(图6):点击变换,将已经读取的数据送入与之对应的文件中,生成图 像,进行预判断故障(如图),由图像形状可知故障不明显; 分析(图⑦):为了更加确切的知道枚障结论,Park扩展按钮,生成Park矢量打展轨 迹图(如图7)再进一步进行判断; 分析(图8):运行频谱分析,将会对采集到的电流数据进行频谱分析,分别对功率谱 和幅值谱进行分析比较,进而判断电流故障。 与产生的图蕴 OInte new collar hm toms iata brashing &inked =1>ts gs Hlar v: cs> 88个AC Y0.0054230.994577 1020030040)50)60170c00900100 100 2J0 300 40] 50] 60 /U] C00 00 100 10200300100506017000900100 唱醫斗-Y〓 102003004005060170800901100 图小波分析图 图小波分析故障结论图 分析(图9):为了更加准确的到故障结论,对采集到的信号进行小波分析,得到小波 分析的图形(如图),在程序内部得到信号分析的特征值,再将特征值送入神经网络 中训练,得到故障结论,从而对预判结果加以验证如图); Fak变换 图故障结论图 仅通过电流分析并不准确,下面再通过点击轴向和径向信号进行分析,所得结果与电流 分析结果融合得出最终结论(如图)。从而即可下结论,该风机是有故障的,在轴向上。 结论 本文通过与 的混合编程建立了一套可视、易行的煤矿通风机故障诊断系 国武技论文在线 统。主要运用矢量分析,得出三相电流的故障信息;运用扩展矢量分析,进步 加深分析结果;运用频谱分析,判断哪相电流的故障;运用小波包分析方法进行了电流、振 动信号的特征值提取。运用神经网络对实验数据进行训练和检验,得出了初步的诊断 结果。运用理论进行了证据的组合及分析,并最终得出诊断结果。采用信息融合技术, 综合多传感器信息,降低了故障诊断的不确定性,使诊断结果可信度眀显増大 本文虽然在处理实例的故障分类和识别上获得成功,但如何更加精确地得知故障类型、 故障点等诸多方面还存在距离,都要做下一步更深入的硏究。 参考文献 卢小武,严世榕与 混合编程中实现字符数组传递的方法福建电脑 华臻虚拟现实技术在矿井通风安全中的可枚可视化研究烟台大学光电信息学院 董秋生冷军发等煤矿通风杋性能测试与故障诊断硏宄楳矿机械, 李春华,肖洋矿井通风机振动故障诊断黑龙江科技学院学报 () 朱仝,小胜基于小波包和妽经网终的矿用通风机牧障预警研究中国矿业,,() 叶清吴晓平等基于神经网终的证据理论及其应用海军工程人学学报 ()

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