基于DSP的矿井水位监测与自动排水控制系统

针对矿井水位判断准确度不高、人工巡检效率低下、水泵自动化控制水平较低的不足,设计了以DSP为核心的煤矿井下水位监测与自动排水控制系统。该系统利用传感器获取煤矿井下水仓水位信息,并将信息实时传送到下位机;以DSP为核心的下位机完成对数据的处理和水泵的控制;采用LabVIEW图形化编程构建的上位机实时监测与控制;系统上位机与下位机以无线通信方式进行数据传输。考虑到温度和水面波动对采集信号的影响,进行了温度补偿预处理和水面波动滤波处理,使系统更加精确可靠。实验结果表明:系统操作方便、结构简单,水泵启停控制精准,水位测量误差在±3mm之间,能够对水位进行实时监测和信息传输,提高了井下工作效率、实现无人或少人的运行模式。

基于模糊贝叶斯网络的矿井排水系统故障诊断

矿井排水系统不断向自动化、智能化方向发展,系统结构和功能越来越复杂,单一部件的功能异常和故障问题可能会造成整个系统故障。针对现有矿井排水系统故障诊断方法实施难度较大、未考虑系统的整体性、故障诊断效率低等问题,提出一种基于模糊贝叶斯网络的矿井排水系统故障诊断方法。首先,利用故障树分析法将系统的故障原因逐层分解细化,找出系统故障的根本原因。其次,将故障树中的事件转换为贝叶斯网络的节点,逻辑门转换为贝叶斯网络的有向边及条件概率,根据故障树与贝叶斯网络之间的映射关系构建贝叶斯网络。然后,将模糊集合理论引入贝叶斯网络中,通过专家评估确定故障与征兆间的关联强度,经三角模糊数模糊化、均值化、去模糊化处理,得到模糊贝叶斯网络的条件概率。最后,根据先验概率和条件概率,利用模糊贝叶斯网络判断各根节点的故障概率。利用Genie3.0仿真软件建立模糊贝叶斯网络并进行推理分析和诊断测试,结果表明,该方法对各故障征兆的诊断准确率均在80%以上,平均准确率为82.7%。该方法不仅能确定故障源的具体位置和具体部件,还能找出矿井排水系统的薄弱点,排除潜在故障,提升系统的可靠性与安全性。

浅谈5S管理推进的培训工作

"5S"是整理(Seir)i、整顿(Seiton)、清扫(Seiso)、清洁(Seikeetsu)和素养(Shit-suke)这5个词的缩写。5S起源于日本,是指在生产现场中对人员、机器、材料、方法等生产要素进行有效的管理,这是日本企业独特的一种管理办法。因为这5个词日语中罗马拼音的第一个字母都是"S",所以简称为"5S",开展以整理、整顿、清扫、清洁和素养为内容的活动,就称之为"5S"活动。