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采煤机的故障分析与诊断及其发展趋势

2016-06-13 10:44 来源: 互联网 作者:魏晋萍 浏览次数 2816

  2.2 机械故障诊断法及液压系统诊断法 
  在采煤机进行煤矿作业过程中,机械系统故障的出现对煤矿生产有非常大的影响。对采煤机机械故障诊断的方法有振动、噪声及温度等监测诊断方法。温度检测诊断法是一种比较灵敏、快速、正确、有效的监测手段。例如,系统中摩擦零附件发生异常,磨损速率就会增加,通过温度监测更为直接,相比于油样分析和磨损判定分析。监测处状态可以通过定点在线温度进行诊断,最终找到故障发生的精确位点。常见的轴承故障诊断也通过轴承温度和传动箱的油温进行连续监测,观察并分析变化趋势,发现故障以及推测故障发生的可能性。 
  在常发生故障的液压系统,可以加测各部分的温度与压力。在液压的各部分功能的原件位置分布设置温度与压力的线监测点。根据温度和压力的场分布快速对故障源进行诊断,精确找出相应的位置,判断导致故障的因素。同时,还可以采用油样分析来定期检查系统的污染情况,防止重大故障的发生,保证系统安全、有效率的工作。 
  2.3 采煤机故障诊断专家系统 
  如果采用速度较快的诊断方法快速的判断复杂性和隐蔽性的采煤故障系统,具有一定的难度。但专家系统通过专业的知识和模拟过程能够快速的找到故障的症结所在之处,专家系统较为专业主要是因为有强大的专业知识体系。最近,运用于非常精确的专家系统对采煤机进行故障诊断,已经在国内成为一种趋势。影响专家系统的重要因素取决于专家系统内部知识库的储藏以及通过实际经验积累的知识框架结构。建立和模拟许多故障,通过储存的数据最终提出较为权威的诊断结果。 
  3 故障诊断方法的发展趋势 
  局限于传统的故障系统监测手段,很难在以后复杂的煤矿作业过程中精确的找到故障的症结所在之处。目前诊断煤矿机故障系统的发展趋势为三种诊断方式相互结合,最终可以很快的定位并解决问题。常见的诊断系统为神经网络系统和专家系统相互结合,专家系统在诊断过程中发挥主要的作用或是神经网络在在诊断过程中发挥主要的作用,也常常会用到神经网络系统和专家系统相互结合,发挥出更好的好的诊断效果。通过强大的专业知识系统库和敏感的人工神经网络系统相结合,作为一种新型合理化、有效化的诊断方式,解决在煤矿作业过程中频繁出现的重大的故障系统问题。 
  4 结论 
  采煤机作为煤矿业生产过程中重要的环节,由于频繁的操作过程引起较为明显的故障问题。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,但在作业过程中将面临相当恶劣的操作环境。恶劣的操作环境,最终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,需要提出一整套完整的故障分析与诊断系统。 
  参考文献: 
  [1]张建伟,张长合.浅析采煤机诊断故障及诊断方法[J].中国高新技术企业,2012(26):120-124. 
  [2]Lei S,Wang ZB, Liu XH, Tian C, Liu Z, Xu J. Identification of shearer cutting patterns using vibration signals based on a least squares support vector machine with an improved fruit fly optimization algorithum [J].Sensors. 2016(16):90. 
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