采煤機(jī)主動(dòng)化毛病診斷
通過剖析工況監(jiān)督所取得的信息,確認(rèn)采煤機(jī)毛病的部位、性質(zhì)、程度、類別、原因、毛病的發(fā)展趨勢(shì)和影響,以便作出控制和維修決議計(jì)劃。目的是防患于未然,提高采煤機(jī)可靠性和開機(jī)率。采煤機(jī)毛病診斷是一項(xiàng)發(fā)展中的技能,有待進(jìn)一步完善提高。
采煤機(jī)毛病診斷過程的基本環(huán)節(jié)包含:①運(yùn)轉(zhuǎn)參數(shù)在線檢測(cè)。動(dòng)態(tài)過程的振動(dòng)、力、轉(zhuǎn)矩、功率、位移、溫度等都可用作監(jiān)督和診斷信號(hào)。在線檢測(cè)反映毛病癥狀最敏感的物理量作為該參數(shù)的特征信號(hào)[xj]。②特征信號(hào)剖析。所收集的運(yùn)轉(zhuǎn)參數(shù)特征信號(hào)經(jīng)濾波、平滑、確認(rèn)鴻溝等預(yù)處理后,進(jìn)行歸納剖析。比如幅域剖析、頻域剖析、統(tǒng)計(jì)剖析、時(shí)間序列剖析等。③特征量選擇。選擇在類間鴻溝鄰近對(duì)工況狀況相關(guān)性強(qiáng)、反映活絡(luò)的特征量構(gòu)成形式向量[x]。并力求壓縮[x]的空間維數(shù)。④狀況辨認(rèn)。根據(jù)特征參數(shù),參照某種規(guī)范,利用各種知識(shí)和經(jīng)歷,對(duì)設(shè)備的狀況予以辨認(rèn)、診斷,樹立判別函數(shù)D[x]和規(guī)定判別原則。⑤毛病分類及決議計(jì)劃。按判別函數(shù)實(shí)時(shí)地對(duì)工況狀況進(jìn)行分類。運(yùn)轉(zhuǎn)正常時(shí),計(jì)算機(jī)宣布指令,采煤機(jī)持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)。如果毛病構(gòu)成,計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)進(jìn)行毛病剖析,顯現(xiàn)剖析結(jié)果和維修決議計(jì)劃,或宣布報(bào)警信號(hào),或宣布停機(jī)指示。
通過剖析工況監(jiān)督所取得的信息,確認(rèn)采煤機(jī)毛病的部位、性質(zhì)、程度、類別、原因、毛病的發(fā)展趨勢(shì)和影響,以便作出控制和維修決議計(jì)劃。目的是防患于未然,提高采煤機(jī)可靠性和開機(jī)率。采煤機(jī)毛病診斷是一項(xiàng)發(fā)展中的技能,有待進(jìn)一步完善提高。
采煤機(jī)毛病診斷過程的基本環(huán)節(jié)包含:①運(yùn)轉(zhuǎn)參數(shù)在線檢測(cè)。動(dòng)態(tài)過程的振動(dòng)、力、轉(zhuǎn)矩、功率、位移、溫度等都可用作監(jiān)督和診斷信號(hào)。在線檢測(cè)反映毛病癥狀最敏感的物理量作為該參數(shù)的特征信號(hào)[xj]。②特征信號(hào)剖析。所收集的運(yùn)轉(zhuǎn)參數(shù)特征信號(hào)經(jīng)濾波、平滑、確認(rèn)鴻溝等預(yù)處理后,進(jìn)行歸納剖析。比如幅域剖析、頻域剖析、統(tǒng)計(jì)剖析、時(shí)間序列剖析等。③特征量選擇。選擇在類間鴻溝鄰近對(duì)工況狀況相關(guān)性強(qiáng)、反映活絡(luò)的特征量構(gòu)成形式向量[x]。并力求壓縮[x]的空間維數(shù)。④狀況辨認(rèn)。根據(jù)特征參數(shù),參照某種規(guī)范,利用各種知識(shí)和經(jīng)歷,對(duì)設(shè)備的狀況予以辨認(rèn)、診斷,樹立判別函數(shù)D[x]和規(guī)定判別原則。⑤毛病分類及決議計(jì)劃。按判別函數(shù)實(shí)時(shí)地對(duì)工況狀況進(jìn)行分類。運(yùn)轉(zhuǎn)正常時(shí),計(jì)算機(jī)宣布指令,采煤機(jī)持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)。如果毛病構(gòu)成,計(jì)算機(jī)實(shí)時(shí)進(jìn)行毛病剖析,顯現(xiàn)剖析結(jié)果和維修決議計(jì)劃,或宣布報(bào)警信號(hào),或宣布停機(jī)指示。