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礦井主通風(fēng)機(jī)監(jiān)控及故障診斷專家系統(tǒng)研究

發(fā)布時(shí)間:2020-07-17 20:18
【摘要】:礦井主通風(fēng)機(jī)作為煤礦通風(fēng)系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一,它的穩(wěn)定運(yùn)行是礦井安全生產(chǎn)、合理通風(fēng)的保證。礦井主通風(fēng)機(jī)出現(xiàn)異常,不僅會(huì)給企業(yè)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失,嚴(yán)重的還會(huì)危及井下工作人員的生命安全;谶@種情況,如何對(duì)礦井主通風(fēng)機(jī)故障進(jìn)行及時(shí)有效的診斷,并快速處理出現(xiàn)的問題就顯得非常重要。本文通過對(duì)主通風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)組成、工作原理等內(nèi)容的分析和對(duì)煤礦的實(shí)地調(diào)研,對(duì)主通風(fēng)機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)所需的監(jiān)測(cè)參數(shù)及故障案例進(jìn)行收集整理,確定了設(shè)備的主要故障類型、故障發(fā)生原因以及各類故障之間的邏輯關(guān)系,并以此為依據(jù)建立了主通風(fēng)機(jī)故障樹。最后通過故障診斷分析,建立了基于模糊推理的主通風(fēng)機(jī)故障診斷方法。我們結(jié)合煤礦主通風(fēng)機(jī)監(jiān)控及故障診斷需求,建立了系統(tǒng)功能模型,用以分析系統(tǒng)在監(jiān)控和故障診斷中任務(wù)調(diào)用以及數(shù)據(jù)信息的傳遞。同時(shí)建立了專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型以及基于Web的系統(tǒng)信息架構(gòu)。最后,采用Access關(guān)系數(shù)據(jù)庫+組態(tài)王對(duì)礦井主通風(fēng)機(jī)監(jiān)控及故障診斷專家系統(tǒng)進(jìn)行了開發(fā)實(shí)現(xiàn),以便能改善和提高煤礦主通風(fēng)機(jī)運(yùn)行的安全性。本文主要研究和取得的成果如下:(1)主通風(fēng)機(jī)故障樹模型建立。在了解了主通風(fēng)機(jī)結(jié)構(gòu)組成及工作原理的基礎(chǔ)上,通過在各煤礦的實(shí)地調(diào)研,對(duì)主通風(fēng)機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)測(cè)的參數(shù)和故障案例進(jìn)行收集分析,確定主要故障類型及產(chǎn)生原因,并對(duì)各類故障之間存在的邏輯關(guān)系進(jìn)行分析,分別建立了主通風(fēng)機(jī)故障樹、電機(jī)故障樹以及勵(lì)磁裝置故障樹。(2)主通風(fēng)機(jī)故障診斷方法建立。在常見故障診斷理論分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合礦井主通風(fēng)機(jī)實(shí)際運(yùn)行情況,建立了基于模糊推理的主通風(fēng)機(jī)故障診斷方法,并以主通風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)子故障為例驗(yàn)證該方法的可行性。(3)基于Web系統(tǒng)總體框架的建立。結(jié)合煤礦主通風(fēng)機(jī)監(jiān)控及故障診斷需求,確定系統(tǒng)的主要功能模塊,建立了系統(tǒng)功能模型。然后通過分析系統(tǒng)在監(jiān)控及故障診斷過程中的任務(wù)調(diào)用以及數(shù)據(jù)信息的傳遞過程,建立了專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型以及基于Web的三層信息架構(gòu)。(4)系統(tǒng)分析設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)。根據(jù)不同煤礦用戶的實(shí)際需求以及用戶在系統(tǒng)使用過程中的活動(dòng)流程,建立系統(tǒng)用例圖及用戶活動(dòng)模型。根據(jù)系統(tǒng)各功能模塊具體內(nèi)容以及運(yùn)行過程需求,采用Access關(guān)系數(shù)據(jù)庫+組態(tài)王實(shí)現(xiàn)礦井主通風(fēng)機(jī)監(jiān)控及故障診斷專家系統(tǒng)的開發(fā),并在陜西煤業(yè)韓城地區(qū)桑樹坪礦進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用開發(fā)和測(cè)試運(yùn)行。
【學(xué)位授予單位】:西安科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:TD724
【圖文】:

統(tǒng)計(jì)圖,統(tǒng)計(jì)圖,事故,礦井


1 緒論1 緒 論.1 研究背景及意義我國(guó)現(xiàn)有自然資源基本特點(diǎn)是富煤、貧油、少氣,這就決定了煤炭在我國(guó)能源中占有的重要地位[1]。但是,我國(guó)的地質(zhì)地形和氣候條件比較復(fù)雜,經(jīng)常有水,斯,煤,塵,地壓,地?zé)岬茸匀粸?zāi)害發(fā)生,與此同時(shí),我國(guó)煤炭的開采中很大比人工操作,其中一半的礦井是高瓦斯礦井[2]。因此,我國(guó)煤礦企業(yè)不時(shí)有重、特故發(fā)生。這讓人們認(rèn)識(shí)到煤礦企業(yè)在生產(chǎn)過程中一直潛伏著巨大的危險(xiǎn)性,礦井狀況不容樂觀。圖 1.1 為我國(guó)近年來煤礦事故數(shù)量及造成的死亡人數(shù)[3-5]。

統(tǒng)計(jì)圖,統(tǒng)計(jì)圖,事故,礦井


1 緒論1 緒 論.1 研究背景及意義我國(guó)現(xiàn)有自然資源基本特點(diǎn)是富煤、貧油、少氣,這就決定了煤炭在我國(guó)能源中占有的重要地位[1]。但是,我國(guó)的地質(zhì)地形和氣候條件比較復(fù)雜,經(jīng)常有水,斯,煤,塵,地壓,地?zé)岬茸匀粸?zāi)害發(fā)生,與此同時(shí),我國(guó)煤炭的開采中很大比人工操作,其中一半的礦井是高瓦斯礦井[2]。因此,我國(guó)煤礦企業(yè)不時(shí)有重、特故發(fā)生。這讓人們認(rèn)識(shí)到煤礦企業(yè)在生產(chǎn)過程中一直潛伏著巨大的危險(xiǎn)性,礦井狀況不容樂觀。圖 1.1 為我國(guó)近年來煤礦事故數(shù)量及造成的死亡人數(shù)[3-5]。

技術(shù)路線圖,信息架構(gòu),工程碩士學(xué)位,處理對(duì)策


西安科技大學(xué)工程碩士學(xué)位論文b 的三層信息架構(gòu)。(4)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)采用 Access 關(guān)系數(shù)據(jù)庫和組態(tài)王對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行搭建開發(fā),不僅能實(shí)時(shí)監(jiān)控主通行狀況,還能對(duì)故障進(jìn)行分析診斷,判斷故障發(fā)生類型、產(chǎn)生原因,并為現(xiàn)員提供相對(duì)應(yīng)的處理對(duì)策。根據(jù)對(duì)本課題的研究?jī)?nèi)容及擬采取的研究方法的分析,本節(jié)確定了技術(shù)路線1.2 所示。

【參考文獻(xiàn)】

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1 賀永會(huì);;主通風(fēng)機(jī)故障預(yù)警監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究[J];煤礦機(jī)械;2014年09期

2 蘇苗罕;;美國(guó)聯(lián)邦政府的煤礦安全生產(chǎn)監(jiān)管制度研究[J];南京大學(xué)法律評(píng)論;2014年01期

3 李曼;司頡;張鋒軍;;礦井主通風(fēng)機(jī)在線監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)[J];儀表技術(shù)與傳感器;2013年01期

4 豐尚奇;;礦井主通風(fēng)機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的分析[J];煤炭工程;2011年11期

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6 安明燕;杜澤生;張連軍;;2007-2010年我國(guó)煤礦瓦斯事故統(tǒng)計(jì)分析[J];煤礦安全;2011年05期

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1 葉昊鳴;;煤礦安全生產(chǎn)形勢(shì)持續(xù)穩(wěn)定好轉(zhuǎn)[N];中國(guó)礦業(yè)報(bào);2018年

2 李凱;閆鵬;;從戰(zhàn)略高度重視我國(guó)現(xiàn)代煤化工產(chǎn)業(yè)發(fā)展[N];中國(guó)經(jīng)濟(jì)時(shí)報(bào);2014年

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1 程健維;礦井通風(fēng)系統(tǒng)安全可靠性與預(yù)警機(jī)制及其動(dòng)力學(xué)研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2012年

2 楊濤;基于小波分時(shí)尺度矩特征的多狀態(tài)信息融合振動(dòng)故障診斷和預(yù)測(cè)方法研究[D];華中科技大學(xué);2009年

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1 王浩宇;基于數(shù)據(jù)的煤礦主通風(fēng)機(jī)故障診斷方法研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2017年

2 趙亮;基于模糊故障樹方法的船舶錨泊安全分析[D];大連海事大學(xué);2017年

3 丁曉亮;粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在煤礦主通風(fēng)機(jī)故障診斷中的方法研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2015年

4 畢小玉;基于多源信息融合的礦井主通風(fēng)機(jī)電動(dòng)機(jī)絕緣故障診斷系統(tǒng)的研制[D];太原理工大學(xué);2013年

5 謝特列;礦井主通風(fēng)機(jī)電動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)及機(jī)械故障診斷預(yù)警軟件開發(fā)[D];太原理工大學(xué);2012年

6 谷敬佩;基于人工免疫和信息融合技術(shù)的汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)故障診斷[D];華南理工大學(xué);2010年

7 金亮亮;基于故障樹的航天器故障診斷專家系統(tǒng)研究[D];南京航空航天大學(xué);2008年

8 吳士東;主扇風(fēng)機(jī)無人值守自動(dòng)化監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D];山東科技大學(xué);2006年

9 張麗鋒;基于Web服務(wù)的信息系統(tǒng)構(gòu)建研究[D];同濟(jì)大學(xué);2006年



本文編號(hào):2759891

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