采煤机主动化毛病诊断

    采煤机主动化毛病诊断

    通过剖析工况监督所取得的信息，确认采煤机毛病的部位、性质、程度、类别、原因、毛病的发展趋势和影响，以便作出控制和维修决议计划。目的是防患于未然，提高采煤机可靠性和开机率。采煤机毛病诊断是一项发展中的技能，有待进一步完善提高。

    采煤机毛病诊断过程的基本环节包含：①运转参数在线检测。动态过程的振动、力、转矩、功率、位移、温度等都可用作监督和诊断信号。在线检测反映毛病症状最敏感的物理量作为该参数的特征信号[xj]。②特征信号剖析。所收集的运转参数特征信号经滤波、平滑、确认鸿沟等预处理后，进行归纳剖析。比如幅域剖析、频域剖析、统计剖析、时间序列剖析等。③特征量选择。选择在类间鸿沟邻近对工况状况相关性强、反映活络的特征量构成形式向量[x]。并力求压缩[x]的空间维数。④状况辨认。根据特征参数，参照某种规范，利用各种知识和经历，对设备的状况予以辨认、诊断，树立判别函数D[x]和规定判别原则。⑤毛病分类及决议计划。按判别函数实时地对工况状况进行分类。运转正常时，计算机宣布指令，采煤机持续运转。如果毛病构成，计算机实时进行毛病剖析，显现剖析结果和维修决议计划，或宣布报警信号，或宣布停机指示。