该【矿用提升机械装置的监控及故障诊断系统的研究 】是由【niuww】上传分享,文档一共【3】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【矿用提升机械装置的监控及故障诊断系统的研究 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。矿用提升机械装置的监控及故障诊断系统的研究 矿用提升机械装置的监控及故障诊断系统的研究 摘要: 矿用提升机械装置是矿山生产中重要的设备之一,它的运行状态和性能直接影响到矿山的安全和生产效率。为了实现对矿用提升机械装置的持续监控和及时故障诊断,本文对矿用提升机械装置的监控及故障诊断系统进行了研究。本文首先介绍了矿用提升机械装置的工作原理和结构特点,然后分析了目前存在的监控和故障诊断方法的局限性,接着提出了一种基于传感器网络和数据挖掘技术的矿用提升机械装置的监控及故障诊断系统。最后,通过实验验证了该系统的有效性和可行性。研究结果表明,该系统可以实现对矿用提升机械装置的实时监控和故障诊断,提高了矿山生产的安全性和效率。 关键词:矿用提升机械装置;监控;故障诊断;传感器网络;数据挖掘 1. 引言 矿用提升机械装置是矿山生产中用于将矿石和其他物料从井下提升到地面的重要设备之一。它的运行状态和性能直接关系到矿山的安全和生产效益。然而,由于矿山环境的特殊性和提升机械装置的复杂性,其监控和故障诊断存在一定的困难和挑战。因此,开发一种可靠的监控及故障诊断系统对于提高矿山生产的安全性和效率具有重要意义。 2. 矿用提升机械装置的工作原理和结构特点 矿用提升机械装置主要由提升机和传动机构组成。提升机负责将矿石等物料从井下提升到地面,传动机构则负责提供动力和传输能量。矿用提升机械装置的工作过程包括起升、下落、重新布料等多个阶段,其中涉及到各种运动和力学参数的变化。矿用提升机械装置的结构复杂,包括钢丝绳、轮组、主提升机、井架等多个部件。这些部件之间的相互作用和运动状态直接影响到提升机的工作效果和寿命。 3. 目前存在的监控和故障诊断方法的局限性 目前,矿用提升机械装置的监控主要依靠传感器和数据采集系统来获取机械装置的状态信息。然而,传统的监控方法存在一定的局限性。首先,传感器的可靠性和精度对于监控系统的准确性和可靠性具有重要影响。其次,传统的故障诊断方法主要依赖于经验和专家判断,缺乏科学性和严密性。此外,传统的监控和故障诊断方法无法满足对矿用提升机械装置实时性和自动化的要求。 4. 基于传感器网络和数据挖掘技术的监控及故障诊断系统 为了实现对矿用提升机械装置的持续监控和及时故障诊断,本文提出了一种基于传感器网络和数据挖掘技术的监控及故障诊断系统。该系统通过在矿用提升机械装置各个关键部位安装传感器和数据采集装置,实时监测机械装置的运行状态和性能参数,并将数据传输到数据中心进行存储和处理。数据挖掘技术则用于对采集到的数据进行分析和挖掘,识别出潜在的故障模式和故障特征,并根据识别结果进行故障诊断和预测。 5. 实验验证及结果分析 为了验证系统的有效性和可行性,本文进行了实验验证。实验中,选择了一台实际的矿用提升机械装置作为研究对象,搭建了基于传感器网络和数据挖掘技术的监控及故障诊断系统。实验结果表明,该系统能够实时监测矿用提升机械装置的运行状态和性能参数,并能够准确地诊断和预测故障。此外,系统具有一定的实时性和自动化程度,能够大大减轻工作人员的负担,提高生产效率和安全性。 6. 结论 本文对矿用提升机械装置的监控及故障诊断系统进行了研究,提出了一种基于传感器网络和数据挖掘技术的系统方案,并通过实验验证了该系统的有效性和可行性。研究结果表明,该系统可以实现对矿用提升机械装置的实时监控和故障诊断,提高了矿山生产的安全性和效率。然而,本文的研究还存在一些局限性,如在实际应用中可能还需要考虑更多的因素和情况。因此,未来的研究可以进一步完善和优化该系统,并探索更多的监控和故障诊断方法,以满足不同矿山环境和要求的需求。 参考文献: [1] Duan F, Xia Q, Tang D, et al. Data-Driven Intelligent Digital Mining Technology and Application in Medium-Thickness Coal Seams[C]// 2019 IEEE 11th Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop (SAM). IEEE, 2019: 1-4. [2] Song Y, Shi J, Lu Z. Dynamic Modeling and Optimal Control of Drum Winder Based on T-S Model[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2021, 2021: 34-36.