發(fā)布時(shí)間：2017-10-09 05:13

  本文關(guān)鍵詞：礦用皮帶機(jī)智能故障診斷系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 皮帶機(jī) PLC 故障診斷 D-S證據(jù)理論 組態(tài)王

【摘要】：皮帶機(jī)是一種重要的連續(xù)運(yùn)輸機(jī)械,在散裝物料的運(yùn)輸中扮演著不可或缺的角色。廣泛的應(yīng)用于礦業(yè)、輕工業(yè)、港口運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域。皮帶機(jī)以其運(yùn)量大,輸送力強(qiáng),性價(jià)比高的優(yōu)勢在煤礦開采運(yùn)輸過程中占領(lǐng)著舉足輕重的位置。礦井下的環(huán)境比較惡劣,不便于皮帶機(jī)的檢修,事故頻發(fā),尤其在一些中小型煤礦中,由于技術(shù)手段相對落后,不能及時(shí)采取有效預(yù)防及解決措施,給人身安全造成極大的威脅,而且大大的影響了生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益。而智能故障診斷技術(shù)可以大大改善這一現(xiàn)狀,適應(yīng)生產(chǎn)發(fā)展的需要,為皮帶機(jī)技術(shù)的長足發(fā)展提供有力的支撐,所以礦用皮帶機(jī)的智能故障診斷技術(shù)就成了研究熱點(diǎn)。本文首先研究了皮帶機(jī)在物料輸送過程中可能產(chǎn)生的各種故障,對各類故障產(chǎn)生的原因進(jìn)行分析,并且選擇對應(yīng)的傳感器,進(jìn)行信號檢測與處理。其次分析了故障診斷技術(shù)的國內(nèi)外研究情況,總結(jié)了各類故障診斷方法,針對礦用皮帶機(jī)的智能故障診斷,本文研究了一種基于D-S證據(jù)理論信息融合技術(shù)智能故障診斷方法。該方法可以將多傳感器采集到的信號數(shù)據(jù),經(jīng)過必要的處理之后,利用證據(jù)理論的融合規(guī)則,可以兩組數(shù)據(jù)之間融合,也可以三組或者更多的數(shù)據(jù)融合,融合后的數(shù)據(jù)在可靠性方面大大的提高,根據(jù)判斷規(guī)則,判斷出故障結(jié)果,該方法實(shí)用性強(qiáng),容易實(shí)現(xiàn)。然后對PLC與上位機(jī)的串行通信方式進(jìn)行研究,選用西門子S7-200PLC與組態(tài)王進(jìn)行串行通信,并且對PLC模塊做了選定,S7-200模擬模塊選用EM235,滿足設(shè)計(jì)需要。設(shè)計(jì)PLC模擬采集傳感器信號程序,在上位機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)需要傳感器數(shù)據(jù)的時(shí)候,向PLC發(fā)送指令,PLC開始對傳感器信號采集存儲(chǔ),初步處理后,傳輸?shù)缴衔粰C(jī)。利用組態(tài)王組態(tài)軟件設(shè)計(jì)上位機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)界面,實(shí)現(xiàn)動(dòng)畫連接,直觀的顯示皮帶機(jī)的運(yùn)行狀態(tài),還可以查看實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及歷史曲線,并且實(shí)現(xiàn)Web發(fā)布,實(shí)時(shí)查看監(jiān)測到的皮帶機(jī)運(yùn)行狀態(tài)以及故障信息,及時(shí)進(jìn)行故障報(bào)警,提醒工作人員,在故障發(fā)生之前采取措施,以達(dá)到故障診斷的目的。
【關(guān)鍵詞】：皮帶機(jī) PLC 故障診斷 D-S證據(jù)理論 組態(tài)王
【學(xué)位授予單位】：南華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TD528.1;TP277
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢13-14
• 1.4 論文的主要研究工作與結(jié)構(gòu)安排14-17
• 第2章 故障信號的檢測與處理17-29
• 2.1 皮帶機(jī)的基本構(gòu)成與工作原理17-18
• 2.2 皮帶機(jī)的常見故障18-20
• 2.2.1 皮帶打滑18
• 2.2.2 皮帶跑偏18-19
• 2.2.3 皮帶縱撕19
• 2.2.4 皮帶火災(zāi)事故19
• 2.2.5 皮帶機(jī)堆料19-20
• 2.2.6 皮帶機(jī)斷帶20
• 2.3 傳感器的介紹與工作原理20-21
• 2.4 傳感器的選擇21-22
• 2.5 故障信號檢測22-27
• 2.5.1 打滑故障檢測22-23
• 2.5.2 斷帶故障檢測23-24
• 2.5.3 跑偏故障檢測24-25
• 2.5.4 皮帶縱撕故障檢測25-26
• 2.5.5 火災(zāi)事故故障檢測26-27
• 2.6 信號處理27-29
• 第3章 皮帶機(jī)智能故障診斷方法的研究29-45
• 3.1 故障診斷方法的分類29-33
• 3.1.1 基于專家系統(tǒng)故障診斷方法29-30
• 3.1.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法30-31
• 3.1.3 基于模糊邏輯故障診斷方法31-32
• 3.1.4 基于遺傳算法故障診斷方法32
• 3.1.5 基于信息融合故障診斷方法32-33
• 3.2 D-S證據(jù)理論信息融合技術(shù)33-36
• 3.3 基于D-S決策級信息融合技術(shù)在皮帶機(jī)上的故障診斷方法36-45
• 3.3.1 證據(jù)理論融合算法37-38
• 3.3.2 D-S證據(jù)理論融合算法在皮帶機(jī)故障診斷中的應(yīng)用38-41
• 3.3.3 MATLAB仿真41-45
• 第4章 皮帶機(jī)智能故障診斷方法的實(shí)現(xiàn)45-63
• 4.1 上位機(jī)與PLC通信研究45-50
• 4.1.1 PLC與上位機(jī)的通信方式46-47
• 4.1.2 PLC與上位機(jī)連接47-49
• 4.1.3 PLC采集傳感器信號49-50
• 4.2 上位機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)50-63
• 4.2.1 組態(tài)王參數(shù)設(shè)置51-55
• 4.2.2 建立組態(tài)王動(dòng)畫55-57
• 4.2.3 組態(tài)王的WEB發(fā)布57-63
• 第5章 總結(jié)與展望63-65
• 5.1 總結(jié)63
• 5.2 展望63-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 作者攻讀學(xué)位期間的科研成果69-71
• 致謝71

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：998323