孪生数据驱动的大型矿井提升机主轴承随机振动系统的设计可靠性分析

设计阶段的大型矿井提升机主轴承随机振动系统的设计可靠性分析因试验样本不足,无法获取振动加速度响应的完备概率信息。提出了概率信息不完备下大型矿井提升机主轴承设计可靠性分析的技术路线:滚动轴承多尺度耦合系统动力学模型-振动加速度概率密度演化-概率密度演化路径随机过程建模-振动功率谱密度的概率分布-基于条件概率的设计可靠度计算。运用已采集的工况数据驱动建立滚动轴承多尺度耦合系统动力学模型,开展了振动加速度概率密度演化研究;基于概率密度演化和Karhunen-Loève展开,提出了滚动轴承振动加速度的非平稳随机过程建模方法,获得了滚动轴承振动加速度随机序列的孪生数据;研究了大型矿井提升机主轴承振动加速度功率谱密度的概率分布,并计算了大型矿井提升机主轴承在服役时间上的设计可靠度指标。

面向矿井提升机的故障知识图谱构建与应用

针对矿井提升机故障领域公开数据较少、故障知识难以被有效利用的问题,提出了一种矿井提升机故障知识图谱构建方法。该方法引入故障文本分类流程处理目标语料存在的信息冗余问题;利用词典嵌入BERT和BiLSTM-CRF结合进行实体识别,通过ERNIE进行实体关系抽取,并将抽取到的三元组存储在Neo4j图数据库中,在此基础上,实现了一个基于矿井提升机故障知识图谱的智能问答系统。该知识图谱能够较好地揭示矿井提升机故障间的复杂关联关系,实现相关故障的根因分析,为矿井提升机故障诊断提供支撑。

基于LSTM-Adam的矿井提升机故障预警模型

针对不同作业环境下提升机特征参数的独特性难以充分贴合和故障预警难度大等问题,提出了一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)和适应性矩估计算法(Adam)的矿井提升机故障预警模型。首先,对矿井提升机的工作原理和常见故障表现形式进行了分析,以LSTM神经网络为基础,建立了提升机特征参数预测模型,并结合Adam优化算法,对预测模型进行了训练和优化;然后,采用某矿提升机实际运行数据对所搭建的预测模型性能进行了验证;采用滑动加权均值法对预测残差进行了分析,得到了多个关键特征参数的合理预警阈值,并建立了提升机故障预警模型;最后,以提升机的制动系统故障为例,采用故障模拟实验对提升机故障预警模型的有效性进行了验证。研究结果表明:当预测模型的学习率为0.015时,其训练效果最优,预测模型的损失率可达到0.12%,且参数变化趋势能够得到更好的拟合;采用基于LSTM-Adam的矿井提升机预警模型可以对参数变化趋势进行准确预测,利用预测残差分析结果可以对提升机故障进行精确预警。

基于数字孪生的矿井提升机天轮结构性能监测

目前矿井提升机天轮的监测研究大多侧重于对天轮的振动、温度、偏摆的监测,而对天轮结构性能监测的研究较少。针对该问题,提出了一种基于数字孪生的矿井提升机天轮结构性能监测方法。根据矿井提升机天轮运行过程中的实际状况,设计了矿井提升机天轮数字孪生监测系统,该系统由物体实体层、孪生模型层、孪生数据层、应用层及各层之间的连接组成,其中孪生数据层中的预测数据是矿井提升机天轮运行过程中通过天轮结构性能预测模型实时预测的天轮结构性能数据,包括应力和应变数据。矿井提升机天轮结构性能预测模型采用组合代理模型构建:采用处理后的有限元数据训练得到径向基函数(RBF)单一代理模型,基于广义均方误差求得单一代理模型在组合代理模型中的权重,从而得到天轮结构性能预测模型。以立井五绳摩擦提升系统为试验对象,基于Unity3D平台,通过虚拟空间、数据传输及应用模块的构建,建立了矿井提升机天轮数字孪生监测系统,试验结果表明:在天轮运行过程中,4个测试点的测量应变和预测应变平均决定系数为0.97398,预测应变与测量应变具有较高的相关性,验证了设计的预测模型能够满足对天轮结构性能监测的需求。

矿井提升机钢丝绳外观缺陷视觉识别技术研究

针对多根钢丝绳检测部署困难、钢丝绳图像采集质量较低、视觉检测法适应性差、准确性不高等问题,提出了一种基于计算机视觉和深度学习的矿井提升机钢丝绳外观缺陷视觉识别方法。首先构建矿井提升机钢丝绳在线监测系统;其次由地面移动巡检平台和井下本安高速相机采集钢丝绳图像,建立钢丝绳图像数据集;然后考虑井下粉尘影响、相机镜头易受污染、光照不均、钢丝绳高光反射等问题,采用基于Retinex算法的图像去噪方法和基于同态滤波的图像去噪方法对钢丝绳图像进行去噪处理,处理结果表明,基于色彩增益加权的多尺度Retinex(AutoMSRCR)算法为较优方案;最后缺陷检测过程以卷积神经网络为基础,构建基于YOLOv5s的缺陷检测模型,为降低人为因素影响、调参工作量,在YOLOv5s中加入Focus结构对其进行优化,并将改进的YOLOv5s模型作为钢丝绳缺陷检测的预训练模型,以进一步降低模型内存占用率,提高模型加载和检测速度。实验结果表明,所提方法对钢丝绳2处断丝的检测误差分别为1.61%,1.35%,对钢丝绳4处磨损的检测误差分别为2.43%,3.44%,2.11%,3.39%。针对淮河能源控股集团顾北煤矿主井提升机原有钢丝绳安全监测系统的检测精度无法满足现场需求的问题,采用所提方法对原系统进行改进,现场应用效果表明,钢丝绳断丝检测准确率由80%提升至96%,损伤定位误差由500 mm降低至300 mm范围内,损伤定位准确率由75%提升至98%,损伤实时检出率由76%提升至90%,尾绳畸变检出率由70%提升至85%。

基于YOLOv5的矿井提升机智能监控系统的设计

一、引言矿山产业作为重要的资源开采产业,一直以来既为经济增长提供了坚实支撑,又肩负着巨大的安全风险和环境挑战。在这个领域中,矿井提升机作为不可或缺的设备之一,其安全运行不仅牵涉矿山生产的连续性和经济效益,更直接关系矿工的生命安全。然而,由于矿井环境的特殊性和工作的巨大负荷,矿井提升机的故障和事故频发,给矿山生产和人员安全带来了巨大的风险,因此,需要加强对矿井提升机安全运行的监控。

矿井提升机控制系统的完善及改进

针对现用矿井提升机控制系统在日常运行过程中存在的磁性开关误动作、安全保护触发条件不全及保护动作条件不合理等问题,设计并完善相关控制工艺及程序,使提升机安全保护的监测更加全面,动作更加灵敏、可靠,进而确保提升机的安全、稳定运行。

矿井提升机天轮智能润滑系统设计及控制策略

天轮是提升系统中的重要组成部分,一旦其出现故障,不仅会影响煤矿的生产效率,而且会引发安全风险。润滑不良是导致天轮故障的主要原因之一。针对目前煤矿现场普遍的人工润滑方式导致效率低下、难以保证润滑的均匀性和及时性等问题,设计了新型天轮轴承智能润滑系统,并实现其现场应用。从天轮结构出发,考虑天轮轴端滚动轴承和游动轮滑动轴承的不同运行方式,提出了采用自动润滑和人工辅助相结合的方式对天轮轴承进行润滑,通过对润滑系统的实时监测实现单泵多点不同用脂量智能配送功能,同时提供废脂回收功能避免废油对轴承的损伤。研究了基于润滑状态异常识别的智能控制策略,根据对润滑状态的判断结果调整系统的润滑周期和润滑量。考虑到润滑状态识别准确率对系统运行结果的影响,构建了基于局部保留投影算法(Locality Preserving Projections,LPP)与支持向量数据描述(Support Vector Data Description, SVDD)相结合的润滑状态智能识别模型。针对特征降维方法中近邻点数量会严重影响降维效果的问题,提出以样本集的高低维特征集的信息熵差为目标函数,采用粒子群优化算法对LPP算法参数进行优化。采用现场实测数据对该模型进行验证,结果表明所提方法可有效识别天轮轴承异常状态,现场工况下识别准确率达82%。最后,在某煤矿进行了天轮轴承智能润滑系统的现场应用研究,以单泵对4个天轮进行润滑,结果表明润滑系统可实时获取自身的运行参数并实现远程控制,保证润滑效果的持续性和均匀性,满足现场的实际需求。

面向矿井提升机制动系统的SAE故障诊断方法

为了更充分地利用矿井提升机在运转过程中的监测数据,对制动系统进行精确诊断,提出了一种基于稀疏自动编码器(SAE)的故障诊断方法。通过模拟故障试验,获取故障数据,经标准化处理后生成训练集和测试集。并加入Dropout正则化方法对故障诊断模型进行了优化,根据训练结果采用梯度下降法优化模型参数。最后使用测试数据集对优化前后的诊断模型进行对比试验。结果表明,文中提出的提升机故障诊断方法,减少了过拟合现象,降低了获取标签数据的工作量,故障类型的平均分类精度能够达到96%。此方法使用提升机的监测数据,减少人为的影响,可以对矿井提升机的故障进行准确诊断。

矿井提升机双冗余电控系统设计及应用

矿井提升机运行过程中,电控系统不断做功,随着运行高度及功率的增加,电控系统的发热量大及故障率高,造成矿井提升机的运行不稳定,影响煤矿的安全运行。针对这一问题,采用三电平四象限变频器进行系统的变频控制,并设计了双冗余电控系统,通过两套系统的协同,可实现对矿井提升机的独立控制及快速切换。对双冗余电控柜系统进行应用测试,可以实现矿井提升机较好的速度跟随特性,同时得到的输出电流呈正弦波分布,减少了谐波的冲击作用,提高提升机的安全稳定性。

基于MS-LLE的矿井提升机轴承故障诊断

针对传统矿井提升机轴承故障诊断方法通常只利用原始振动信号的单一几何结构信息,忽略了其他能表征数据结构的重要信息,无法准确获取表征矿井提升机轴承运行状态的低维结果。鉴于此,提出了一种基于多结构局部线性嵌入(MS-LLE)的矿井提升机轴承故障智能诊断方法。该方法首先利用局部线性嵌入(LLE)方法挖掘原始数据的局部结构,并使用全局结构法获取矿井提升机轴承数据的全局几何结构;然后通过引入平衡参数将两种结构进行线性融合,构造一个包含多种信息的结构图;其次通过在低维空间中保持该图不变提取矿井提升机轴承运行状态的本质特征;最后通过与支持向量机(SVM)分类器相结合构建矿井提升机传动系统轴承故障智能诊断模型。实验结果表明,该模型能有效提升矿井提升机传动系统轴承故障诊断精度。

矿井提升机天轮多级式注油装置研制

矿井提升机天轮是一个立井煤矿的命脉,安装于井架顶部并作旋转运动,传统注油方式需人工攀爬到井架顶部进行注油,效率低、耗时长且潜在安全隐患。分析了现用注油方式工作原理,介绍了新研制的天轮多级式注油装置,其模拟实验的结果表明,新型多级式注油装置结构简单,能够作为无人机装置的注油手臂去实现对天轮远程控制注油,达到提高注油效率的目的。

落地式摩擦矿井提升机提升容器力学分析

为进一步探究落地式摩擦矿井提升机的运行细节问题,本次研究以JKMD3.25-4(Ⅱ)型落地式摩擦矿井提升机为研究对象,通过建模与仿真分析,对其关键部件提升容器在典型运行工况下的振动加速度等重要参数变化情况进行分析,并根据分析结果,通过引入控制器的方法对矿井提升机容器进行针对性优化。从优化仿真结果来看,该优化模式在抑制振动方面取得较优效果,预计其在后续的现场实践中也将具有潜在的应用价值。

矿井提升机电机械制动系统的优化实验研究

为满足煤矿提升机制动响应要求,提出了一种新型矿井提升机机电制动技术,论证了矿井提升机机电制动原理,给出了机电制动器的详细参数和制动性能,开发大负载、高响应机电制动测试平台。实验表明,设计的机电制动器最大正压达到33 k N,满足矿井提升机正压要求;制动误差小于10%,制动间隙消除时间小于0.1 s;电机电流输入与制动正压输出之间存在线性关系,斜率为4.17,截距为0.3;螺杆位移输出与制动压力输出呈三次方关系,零位误差小。通过对矿井提升机电机械制动系统的优化实验研究,可为煤矿提升机机电制动器的开发提供新思路。

基于多源信息融合的矿井提升机故障诊断研究

为提升设备应用安全性,精准识别矿井提升机故障发生点和故障原因,提出一种基于多源信息融合的故障诊断方法。借助多类型传感器实现系统数据的实时获取与传输,利用多元信息融合技术对设备的差异化数据信息进行融合处理,通过贝叶斯网络完成对数据的深层次分析,确定影响提升机的故障类型和故障点位,从而有效提升设备故障诊断效率,保障生产正常运行。

矿井提升机钢丝绳提升振动抑制技术

针对矿井环境复杂多变导致的钢丝绳提升振动幅度较大问题,研究了矿井提升机钢丝绳振动抑制技术。首先通过分析矿井提升机的运行过程,计算钢丝绳的动能方程和势能方程,从而深入分析了钢丝绳的动力学特性。随后结合矿井的实际特点,设定相应的边界条件,进而推导出钢丝绳的振动控制方程。通过求解该方程,并结合调整抑制参数的方法,实现了对钢丝绳振动控制方程的实时更新,最终达到了抑制钢丝绳振动的目的。实验结果表明,该技术在矿井提升机钢丝绳的纵向振动抑制方面表现较好,其应用后振动幅度降低率普遍超过93%,最高可达98.77%,能够适用于复杂多变的矿井环境。

落地式摩擦矿井提升机动力学特性分析

以JKMD3.25×4(Ⅱ)型多绳落地式摩擦矿井提升机为研究对象,介绍一种适用于提升机动力学分析的仿真分析方法。此方法可实现正常工况和恒减速工况下矿井提升机动力学特性仿真分析,为检验仿真分析结果的真实性和有效性,将动力学特性仿真分析法应用于工程实践,最终确认动力学仿真分析结果精准性较高。

矿井提升机变频控制探讨

提升机是矿井重要设施设备,主要负责运输人员、物料和矿物,运行安全性直接关系矿井生产安全。在提升机系统设计中,采用变频控制技术能提高动态调速能力和高效运转能力。本文简要介绍矿井提升机总体设计,提出矿井提升机变频控制设计方案以及提升机变频控制软件设计方案。

基于音频的矿井提升机异常检测方法

矿井提升机在煤矿生产过程中属于不可或缺的设备,其运行的安全性与可靠性决定着煤矿生产的效率,良好的维护方法是对工作人员生命安全的重要保障。因此在煤矿无人值守的发展趋势下,及时地发现运行异常情况,为工作人员提供准确的异常信息,对矿井提升机的安全运行具有重大意义。本文针对现有的提升机异常检测技术存在噪声干扰强、异常检测系统准确性低的问题,提出基于音频的矿井提升机异常检测方法。

矿井提升机智能监控系统在李楼煤矿的应用研究

针对李楼煤矿提升机系统无集成化监测系统及机械振动监控,提升机运行状态监测准确性差,无法进行集中运行监测和故障预警的现状,以李楼煤矿提升机系统为改造对象,构建了统一的提升机运行状态智能监测和分析平台,通过环境监测和振动监测模块实现对提升机运行环境和机械运行状态的实时监测,通过神经网络技术实现对监测参数的全面分析。实际应用表明,该系统能够实现对所有数据的集中监测和故障预警,对提升机运行故障的监测准确率达到了98.9%,提升了提升机系统的运行稳定性和可靠性,为实现煤矿的全面智能化控制奠定了基础。