發(fā)布時(shí)間：2018-09-17 11:42

【摘要】：我國(guó)薄煤層的儲(chǔ)量在煤炭總儲(chǔ)量中的占比高,其產(chǎn)量卻十分低下。主要在于薄煤層開采效益低,機(jī)械化和智能化程度過低。構(gòu)建采掘設(shè)備故障診斷系統(tǒng),有利于提高薄煤層開采設(shè)備的智能化水平。本文研究了薄煤層采掘設(shè)備上的旋轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)部件的故障診斷。為了模擬采掘設(shè)備的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障,以NI數(shù)據(jù)采集卡和Labview軟件為核心搭建了一個(gè)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障仿真平臺(tái)。針對(duì)該旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障仿真平臺(tái),分析了軸承、齒輪、轉(zhuǎn)子類故障的特點(diǎn)和模型,設(shè)計(jì)了一個(gè)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障分類算法,并將采集的平臺(tái)故障振動(dòng)數(shù)據(jù)用于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和測(cè)試。在診斷過程中,本文采用先快速定位故障,后精細(xì)診斷的策略。在RBF網(wǎng)絡(luò)的輸入特征值向量的處理上,本文分別采用考慮故障模型和不考慮故障模型兩種方式進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,RBF網(wǎng)絡(luò)和故障模型相結(jié)合的診斷方式準(zhǔn)確率更高。為方便采掘設(shè)備的遠(yuǎn)程監(jiān)控與診斷,本文采用JSP、Struts2、Hibernate和Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于java Web的采掘故障診斷系統(tǒng),該Web系統(tǒng)采用基于MVC的四層結(jié)構(gòu)。將故障診斷平臺(tái)上研究的故障分類算法用java實(shí)現(xiàn),并應(yīng)用到該Web系統(tǒng)的診斷模塊部分中。狀態(tài)監(jiān)控模塊和故障診斷模塊是該系統(tǒng)的核心模塊,為了方便用戶權(quán)限控制和新增采掘設(shè)備的管理,Web系統(tǒng)中還設(shè)計(jì)了權(quán)限管理和設(shè)備管理模塊。
[Abstract]:Thin seam reserves account for a high proportion of total coal reserves in China, but its output is very low. The main reason is that the efficiency of thin seam mining is low and the degree of mechanization and intellectualization is too low. Fault diagnosis of structure parts. In order to simulate rotating machinery faults of mining equipment, a fault simulation platform of rotating machinery is built with NI data acquisition card and Labview software as the core. Aiming at the fault simulation platform of rotating machinery, the characteristics and models of bearing, gear and rotor faults are analyzed, and a RBF neural network is designed to advance the platform. In the process of diagnosis, the strategy of locating faults quickly and diagnosing them accurately is adopted. In the processing of input eigenvalue vectors of RBF network, fault models are considered and fault models are not considered respectively. The experimental results show that the RBF network and fault model have higher accuracy. In order to facilitate the remote monitoring and diagnosis of mining equipment, this paper designs and implements a mining fault diagnosis system based on Java Web using JSP, Struts2, Hibernate and Mysql database, and the Web system uses MV. C four-tier structure. The fault classification algorithm based on the fault diagnosis platform is implemented in Java and applied to the diagnosis module of the Web system. The state monitoring module and the fault diagnosis module are the core modules of the system. In order to facilitate the control of user privileges and the management of new mining equipment, the privilege management is also designed in the Web system. Device management module.
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TD421

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本文編號(hào)：2245789