通風(fēng)機(jī)作為煤炭企業(yè)的重要大型設(shè)備,擔(dān)負(fù)著向礦井內(nèi)部輸送大量新鮮空氣,保證井下工作環(huán)境安全,維護(hù)生產(chǎn)過程穩(wěn)定運(yùn)行的重要責(zé)任。通風(fēng)機(jī)的安全穩(wěn)定運(yùn)行關(guān)乎著礦企的生產(chǎn)效益更關(guān)乎著井下作業(yè)人員的生命安全,因此對通風(fēng)機(jī)進(jìn)行在線監(jiān)測和故障診斷十分必要。應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù),進(jìn)行數(shù)據(jù)共享對通風(fēng)機(jī)在線遠(yuǎn)程監(jiān)測和智能診斷是實(shí)現(xiàn)有效、準(zhǔn)確監(jiān)測與故障診斷的必要手段。本文通過對在線監(jiān)測與故障診斷技術(shù)發(fā)展情況的分析,以及我國礦用通風(fēng)機(jī)在線監(jiān)測實(shí)際情況的考量,建立了礦用通風(fēng)機(jī)在線監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)。利用網(wǎng)絡(luò)和智能技術(shù),實(shí)現(xiàn)對通風(fēng)機(jī)監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理和有效管理,并通過將相應(yīng)的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行共享,提高對數(shù)據(jù)的利用率,豐富故障診斷的數(shù)據(jù)庫,提高監(jiān)測與診斷的準(zhǔn)確性。根據(jù)礦用通風(fēng)機(jī)的運(yùn)行實(shí)際,通過選用各類傳感器和智能儀表,下位機(jī)應(yīng)用PLC技術(shù)采集通風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)狀態(tài)數(shù)據(jù)的在線采集;上位機(jī)應(yīng)用組態(tài)王軟件對各個(gè)通風(fēng)機(jī)站點(diǎn)進(jìn)行組態(tài),實(shí)現(xiàn)監(jiān)測數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)顯示、報(bào)警、記錄等功能。針對通風(fēng)機(jī)站點(diǎn)多,位置分散的特點(diǎn),在構(gòu)建了基于TCP/IP的互聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上,開發(fā)了基于SQL Server數(shù)據(jù)庫管理軟件平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了對大量監(jiān)測數(shù)據(jù)的有效存儲(chǔ)...

【文章頁數(shù)】：92 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 礦用通風(fēng)機(jī)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀
    1.3 “互聯(lián)網(wǎng)+”與數(shù)據(jù)共享
        1.3.1 “互聯(lián)網(wǎng)+”
        1.3.2 數(shù)據(jù)共享
    1.4 課題研究內(nèi)容
    1.5 本章小結(jié)
第2章 監(jiān)測與診斷系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)
    2.1 系統(tǒng)要求
    2.2 系統(tǒng)架構(gòu)
    2.3 硬件系統(tǒng)
        2.3.1 傳感器及儀表
        2.3.2 采集系統(tǒng)
    2.4 軟件系統(tǒng)
    2.5 本章小結(jié)
第3章 硬件設(shè)備的搭建
    3.1 PLC介紹
    3.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        3.2.1 傳感器的選擇安裝
        3.2.2 PLC及儀表的安裝和選型
    3.3 本章小結(jié)
第4章 軟件設(shè)計(jì)
    4.1 PLC軟件
        4.1.1 STEP7 介紹
        4.1.2 PLC工作原理
    4.2 組態(tài)軟件
        4.2.1 組態(tài)軟件簡介
        4.2.2 組態(tài)王與PLC通信
        4.2.3 通風(fēng)機(jī)監(jiān)測程序
        4.2.4 總監(jiān)控站程序
        4.2.5 表格模板和記錄體的建立
    4.3 數(shù)據(jù)庫軟件的開發(fā)
        4.3.1 數(shù)據(jù)庫技術(shù)
        4.3.2 數(shù)據(jù)庫平臺(tái)的選擇
        4.3.3 SQL Server的通信
        4.3.4 SQL Server程序的實(shí)現(xiàn)
    4.4 基于SQL數(shù)據(jù)庫的通風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)管理軟件
        4.4.1 VS平臺(tái)介紹
        4.4.2 VS與 SQL Server的通信
        4.4.3 數(shù)據(jù)管理平臺(tái)畫面
    4.5 本章小結(jié)
第5章 故障的診斷與預(yù)測
    5.1 理論概述
    5.2 故障的診斷
        5.2.1 特征提取
        5.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        5.2.3 思維進(jìn)化算法
    5.3 故障的預(yù)測
        5.3.1 數(shù)據(jù)的獲取
        5.3.2 數(shù)據(jù)處理
    5.4 軟件實(shí)現(xiàn)
    5.5 本章小結(jié)
第6章 監(jiān)測數(shù)據(jù)和診斷模型的共享
    6.1 目的和意義
    6.2 數(shù)據(jù)共享實(shí)現(xiàn)方法
    6.3 具體過程
        6.3.1 數(shù)據(jù)庫的準(zhǔn)備
        6.3.2 WebService
        6.3.3 內(nèi)網(wǎng)穿透
        6.3.4 數(shù)據(jù)獲取
    6.4 效果分析
    6.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)成果
致謝



本文編號：3980416