基于深度神经网络的提升机轴承故障诊断研究

为了对矿井提升机的轴承故障进行精确诊断,提出一种基于深度神经网络的双层次故障诊断系统,精准识别提升机轴承的故障类型及故障程度。该系统首先利用滑动窗口重叠采样技术进行数据增强,随后结合自编码器减少噪声影响,通过反向传播算法训练深度神经网络双层分类器识别出故障模式及故障程度,最后用集成学习投票法进一步提高识别准确率。实验结果表明,该系统诊断准确率高于SVM与BPNN算法,可以完成提升机轴承的故障诊断任务。

煤矿提升机轴承故障诊断方法研究

本文以煤矿提升机滚动轴承的故障诊断为研究对象,研究了一种基于滚动轴承运行时的振动信号和温度信号监控的故障诊断方法。对于轴承振动信号采用快速傅立叶变换和小波分析来过滤背景噪音的影响,在此基础上通过软件系统来完成对故障信号的类型分析。结果表明该系统可有效的实现提升机轴承的运行状态监控。

基于噪声利用HVD的矿井提升机轴承故障诊断研究

为了高效、准确地监测强噪声背景下矿井提升机轴承的运行状态,提出了一种基于噪声利用的希尔伯特振动分解(HVD)方法,在提升机轴承故障诊断中对振动信号进行分析。首先根据随机共振(SR)的小参数要求,对振动信号进行频移变换,利用四阶龙格库塔求得模型输出,实现噪声的利用。然后经过HVD处理,选择有用的分解信号进行故障诊断。与直接采用HVD方法相比,模拟和实验结果表明,该方法能有效、准确地识别出强噪声背景下提升机轴承的微弱故障。

煤矿提升机轴承在线监测系统设计

根据煤矿提升机运行特点,基于Device NET总线技术对提升机轴承在线监测系统设计,以ENTEK 9000系列振动传感器和XM系列实时在线监测器作为设备状态监测的手段,诊断故障的发生部位和故障的严重程度,并给出可能造成部件受损的原因。把故障消灭在萌芽之中,确保提升机安全完成提升运输任务,为矿井提高设备运行完好率、减少设备停机时间及降低维修成本提供技术参考。

重载提升机调心滚子轴承等效电容及电阻计算

提升机载荷增加会造成其轴承油膜厚度减小或击穿,并形成轴电流。轴电流对轴承的危害程度取决于其等效电容及等效电阻的大小。对双列调心滚子轴承进行分析,用SolidWorks软件建模,考虑大范围轴承内外圈作为极板,再用ANSYS Maxwell仿真计算轴承不同油膜厚度产生的等效电容,所电容值更为精确,对比分析得到了油膜厚度和电容值之间的关系。研究结果表明:油膜厚度在≤1.2 mm时,随着油膜厚度的增加,电容值下降速率较快;在1.2 mm至1.9 mm区间时,趋于平稳;在1.9 mm至2 mm区间时,急速下降,油膜厚度≥2 mm时电容值为零。理论计算出轴承击穿时的等效电阻,其数值接近于零,说明微小的电容即可产生较大的电流,造成电蚀损伤。同时给出了预防电蚀的有效措施。此研究结论为后续轴电流分析提供参考。

矿用提升机的理想轴承——静—动压油膜轴承

矿用提升机属于高可靠性要求的机械。但其满载启动对动力——传动系统极为不利。静—动压油膜轴承在设备启动之前即将轴顶起，成为液体摩擦轴承，大大降低了动力——传动系统的启动及运行中的力距；同时，在稳定运行阶段又可以切换静压，成为纯动压油膜轴承，去掉额外的动能消耗。因此，提升机的工作可靠性可以大大提高。