薄煤层采掘设备故障诊断系统的研究与实现

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我国薄煤层的储量在煤炭总储量中的占比高,其产量却十分低下。主要在于薄煤层开采效益低,机械化和智能化程度过低。构建采掘设备故障诊断系统,有利于提高薄煤层开采设备的智能化水平。本文研究了薄煤层采掘设备上的旋转机构部件的故障诊断。为了模拟采掘设备的旋转机械故障,以NI数据采集卡和Labview软件为核心搭建了一个旋转机械的故障仿真平台。针对该旋转机械故障仿真平台,分析了轴承、齿轮、转子类故障的特点和模型,设计了一个RBF神经网络来进行旋转机械故障分类算法,并将采集的平台故障振动数据用于RBF神经网络的训练和测试。在诊断过程中,本文采用先快速定位故障,后精细诊断的策略。在RBF网络的输入特征值向量的处理上,本文分别采用考虑故障模型和不考虑故障模型两种方式进行实验。实验结果表明,RBF网络和故障模型相结合的诊断方式准确率更高。为方便采掘设备的远程监控与诊断,本文采用JSP、Struts2、Hibernate和Mysql数据库设计并实现了一个基于java Web的采掘故障诊断系统,该Web系统采用基于MVC的四层结构。将故障诊断平台上研究的故障分类算法用java实现,并应用到该Web系统的诊断模块部分中。状态监控模块和故障诊断模块是该系统的核心模块,为了方便用户权限控制和新增采掘设备的管理,Web系统中还设计了权限管理和设备管理模块。
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