液壓支架作為現(xiàn)代化綜采工作面的關(guān)鍵設(shè)備之一,其主要作用是有效支護(hù)采區(qū)頂板,提供安全作業(yè)空間。由于工作環(huán)境惡劣、工作強(qiáng)度高、設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜等因素導(dǎo)致液壓支架故障頻繁發(fā)生,漫長(zhǎng)的維修時(shí)間嚴(yán)重影響了煤炭企業(yè)的生產(chǎn)效率,增加了煤炭的開(kāi)采成本,故障維修不及時(shí)甚至?xí)鸢踩鹿�。針�?duì)目前的狀況,本文對(duì)液壓支架的故障診斷和故障預(yù)測(cè)進(jìn)行研究,實(shí)現(xiàn)故障發(fā)生后快速進(jìn)行識(shí)別和定位,并對(duì)設(shè)備一小時(shí)后的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文主要工作如下:（1）對(duì)液壓支架的故障現(xiàn)狀進(jìn)行了分析。本文首先對(duì)故障診斷和故障預(yù)測(cè)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行文獻(xiàn)分析,發(fā)現(xiàn)其在液壓支架設(shè)備的應(yīng)用中較少,需要更多的理論探索和實(shí)踐應(yīng)用;依據(jù)實(shí)地調(diào)研搜集到的信息,結(jié)合專家知識(shí),統(tǒng)計(jì)分析出液壓支架的四類常見(jiàn)故障及其主要表現(xiàn),并進(jìn)行相關(guān)原因的探究,構(gòu)建出液壓支架常見(jiàn)故障的事故樹(shù)。（2）對(duì)液壓支架的故障診斷進(jìn)行研究。首先,本文確定了液壓支架設(shè)備的監(jiān)測(cè)指標(biāo),采集四類故障發(fā)生時(shí)的運(yùn)行數(shù)據(jù)并進(jìn)行降維,將其整理成訓(xùn)練集和測(cè)試集,在MATLAB中基于libsvm-3.23工具包構(gòu)建支持向量機(jī)的分類模型;然后,針對(duì)故障原因之間的復(fù)雜性和關(guān)聯(lián)性,將液壓支架故障原因歷史記錄整理成Ex... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)江蘇省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：80 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
變量注釋表
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀綜述
    1.3 研究?jī)?nèi)容和方法
    1.4 本章小結(jié)
2 液壓支架故障現(xiàn)狀分析
    2.1 液壓支架種類
    2.2 液壓支架工作原理
    2.3 液壓支架立柱工作過(guò)程
    2.4 液壓支架故障分析
    2.5 液壓支架相關(guān)監(jiān)測(cè)指標(biāo)
    2.6 本章小結(jié)
3 液壓支架故障診斷研究
    3.1 因子分析法介紹
    3.2 支持向量機(jī)方法
    3.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法
    3.4 故障診斷方法的設(shè)計(jì)
    3.5 液壓支架相關(guān)數(shù)據(jù)的整理
    3.6 故障診斷模型構(gòu)建
    3.7 實(shí)例驗(yàn)證
    3.8 本章小結(jié)
4 液壓支架故障預(yù)測(cè)研究
    4.1 故障預(yù)測(cè)的設(shè)計(jì)
    4.2 樣本3的選擇和整理
    4.3 模型參數(shù)的選擇
    4.4 實(shí)例驗(yàn)證與結(jié)果對(duì)比
    4.5 本章小結(jié)
5 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]因子分析綜合評(píng)價(jià)研究綜述[J]. 劉照德,詹秋泉,田國(guó)梁.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2019(19)
[2]基于灰色系統(tǒng)理論的數(shù)控車床故障時(shí)間預(yù)測(cè)[J]. 王藏,劉光亞.  湖北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(02)
[3]基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的船舶發(fā)電機(jī)運(yùn)行過(guò)熱故障分析[J]. 張仲懿,姚玉南,梁言.  武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版). 2019(02)
[4]改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化的支持向量機(jī)在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用[J]. 呂明珠,蘇曉明,陳長(zhǎng)征,劉世勛.  機(jī)械與電子. 2019(01)
[5]時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法綜述[J]. 楊海民,潘志松,白瑋.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2019(01)
[6]基于灰色馬爾可夫模型的節(jié)能設(shè)備故障預(yù)測(cè)研究[J]. 張文杰,袁紅平.  系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué). 2019(01)
[7]基于改進(jìn)的C-支持向量機(jī)的手寫體數(shù)字高識(shí)別率方法研究[J]. 胡霖.  數(shù)字通信世界. 2019(01)
[8]孿生支持向量機(jī)綜述[J]. 安悅瑄,丁世飛,胡繼普.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2018(11)
[9]基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械故障預(yù)測(cè)模型構(gòu)建[J]. 辛梅,王英宇.  微型電腦應(yīng)用. 2018(10)
[10]考慮大型車因素的支持向量機(jī)短時(shí)交通狀態(tài)預(yù)測(cè)模型研究[J]. 孫靜怡,牟若瑾,劉擁華.  公路交通科技. 2018(10)

博士論文
[1]基于支持向量機(jī)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷與預(yù)測(cè)方法研究[D]. 朱霄珣.華北電力大學(xué) 2013
[2]多目標(biāo)粒度支持向量機(jī)及其應(yīng)用研究[D]. 劉宏兵.武漢理工大學(xué) 2011
[3]液壓支架電液控制煤機(jī)定位與電磁閥緩變失效預(yù)測(cè)研究[D]. 馬鑫.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2009
[4]支持向量機(jī)分類與回歸方法研究[D]. 孫德山.中南大學(xué) 2004

碩士論文
[1]基于大數(shù)據(jù)的公交車輛狀態(tài)細(xì)分與故障預(yù)測(cè)研究[D]. 尚小稅.北京交通大學(xué) 2018
[2]基于因子分析法的信托公司風(fēng)險(xiǎn)管理能力評(píng)價(jià)研究[D]. 程湞.江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 2018
[3]單機(jī)及成組液壓支架姿態(tài)監(jiān)測(cè)方法和系統(tǒng)研究[D]. 王亞飛.太原理工大學(xué) 2018
[4]支持向量機(jī)核函數(shù)及關(guān)鍵參數(shù)選擇研究[D]. 尹嘉鵬.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[5]基于故障樹(shù)的煤礦設(shè)備故障分析方法研究[D]. 孫潘潘.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2014
[6]用遺傳算法選擇支持向量機(jī)參數(shù)的研究[D]. 周麗.云南大學(xué) 2010
[7]液壓支架報(bào)廢技術(shù)檢驗(yàn)規(guī)范的研究[D]. 李蓉.太原理工大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3173479