基于改进DDNet的皮带输送机位移故障诊断研究

针对煤矿带式输送机皮带位移故障诊断中存在局限性大、耗时长的问题,将故障数据进行多源异构处理,并在数据处理的基础上将边缘检测算法与深度细节网络,构建了一种结合边缘检测算法与改进深度细节网络的多源异构数据故障诊断模型;首先利用边缘检测算法提取输送机图像中的边缘特征,然后结合多源异构数据,并通过改进后的深度细节网络进行故障识别,并构建故障诊断模型;结果表明检测模型在皮带边缘图像数据处理的检测准确率平均值为95.27%,比目标检测算法和K最邻近分类算法的准确率高出了5.34%和10.21%;同时检测模型的图像数据查全率平均值为93.46%,比目标检测算法和K最邻近分类算法的查全率高出了4.09%和7.18%;这说明研究构建的多源异构数据故障诊断模型能够显著提升皮带位移检测的可靠性和鲁棒性,具有重要的研究价值和实际应用前景。

皮带输送机托辊故障声源定位方法

为实现对皮带输送机托辊故障实时监测,提出一种基于广义互相关时延估计的托辊故障声源定位方法,并开发相关系统。首先通过安装在与皮带输送机旁间隔一定距离处的传声器采集声音信号,采用VMD与包络谱峭度方法有效提取托辊声音信号的故障频率信息。随后采用广义互相关时延估计算法对声音信号中选定的IMF分量进行广义互相关时延估计,根据时延域中互相关系数最大值所对应的时间差确定时延,结合声音在空气介质中的传播速度,以及故障声源位置与传声器之间的空间几何关系,确定故障声源位置。最后开发出托辊故障声源定位系统并投入现场运行,实验和现场应用结果表明,采用所提方法及相关系统能够实现托辊故障声源的准确定位。

基于数字孪生的带式输送机状态综合监测

依据工程图纸建立带式输送机数字孪生模型,利用卷积神经网络(CNN)分析、DS证据决策等技术手段,实现了电流、温振、声音等多维信号的融合分析和设备运行状态综合评价;然后利用语音辨识、遥控等互动技术,实现带式输送机运行状态在实体沙盘上的实时呈现,有利于运维人员从宏观、整体上了解设备运行状态,提高巡检效率,为智慧工厂的建设提供一种有效途径。

煤矿用带式输送机托辊故障检测方法

分析煤矿带式输送机托辊常见故障类型及成因,设计出一套托辊故障检测系统,通过将检测装置嵌入输送带的方式进行托辊故障检测,并进行操作界面显示,实现了托辊故障的动态检测过程,对故障类型、故障异常点位以及历史检测数据进行操作界面显示,及时进行故障托辊定位预警,使得检测可靠性及检测效率大幅提升,应用效果显著。

基于冲击脉冲传感器监测技术的矿用胶带机自动化机械监测研究

针对传统矿用胶带机轴承故障监测存在的数据偏差、数据误差、故障诊断准确性低等问题,构建了一种基于冲击脉冲传感器的胶带机轴承故障监测模型,然后利用模型方法验证实际应用效果。结果表明:迭代至100次时,与长短期记忆网络、时间卷积神经网络相比,模型方法的准确度分别高出0.08和0.13,且模型方法的收敛速度更快,损失函数降低更小,说明模型方法在矿用胶带机轴承故障监测过程中,具有较高的准确性和可行性;将模型方法应用于煤矿胶带机的实时监测中,可准确获取早期故障信号。

煤矿皮带机常见故障及其处理措施

对煤矿皮带机工作原理、结构及故障分类进行分析。针对电气、机械和传感器故障,提出了排查、定位和处理措施,有利于深入了解煤矿皮带机故障处理的综合方法和实际应用。

井下皮带机跑偏故障与改进探究

皮带机是煤矿开采中的重要设备,确保皮带机稳定运行,可提升整个煤矿开采工作的质量与效率.基于此,以井下皮带机为研究对象,通过对故障原因状况及图解理论的简单分析,进而提出了皮带机跑偏故障的改进措施,以此为皮带机稳定运行提供支持.

煤矿带式输送机数字孪生系统的HCPN性能评价方法

为解决带式输送机在复杂工况下难以进行性能评价的问题,提出一种基于排队论和层次颜色Petri网相结合的性能评估方法。通过排队论将带式输送机建模为服务台,将带式输送机的原煤运输等价为一个层次颜色Petri网模型。将基于概率分布的运输时间、故障概率因素纳入建模因素,构建Python仿真算法,提出适用于智慧煤矿系统的带式输送机性能评估体系。实验证明该方法能实现复杂工况下的带式输送机性能评估,弥补了现有研究针对此类系统无法获得性能解的不足。

基于VGG-19的带式输送机滚动轴承故障模型分析与应用

针对传统带式输送机轴承故障诊断方法存在检测准确度低、工作人员劳动强度高、诊断时间长的问题,构建了一套以VGG-19理论为基础的轴承故障诊断系统,并对其算法进行优化。通过实际应用,结果表明:优化后的算法能够准确地提取出轴承的故障信号,故障诊断准确率高达98%,极大地提升了故障诊断效率,降低了维修成本,既能够有效地防止煤矿事故发生,同时又保障了煤矿安全与高效生产。

胶带机管控保护系统研究

福建某铁矿山胶带机数量十分庞大,为减少因胶带机频繁发生故障对生产造成的影响,在分析了该矿山胶带机常见故障基础上,进行了胶带机管控保护系统研究与分析。结果表明,通过基于光学三角测距原理的纵向撕裂检测技术,基于AI图像识别技术的皮带纵向撕裂检测方法,DCS系统检测、电流异常突变检测、胶带机运行状态检测等技术的应用,可在皮带发生故障后第一时间发现问题并采取有效措施防止事态的发展,尽早恢复生产,将皮带故障造成的损失最小化。

煤矿皮带机跑偏故障处理措施分析

煤矿皮带机是煤矿生产中的重要物料运输设备,然而由于各种原因,煤矿皮带机常常出现跑偏故障,严重影响生产效率和安全性。通过分析煤矿皮带机的跑偏故障,探讨了跑偏故障的原因和特点,并提出了一系列处理措施,包括调整辊道安装、优化皮带材料、改进皮带对中机构等。实践验证,这些处理措施能够有效预防和解决煤矿皮带机的跑偏故障,提高生产效率和安全性。

一种带式输送机故障诊断方法研究

针对带式输送机故障诊断信息采集存在模糊、不全面、精度低等问题,提出一种多信息融合的带式输送机故障诊断方法.其采用声音信号和红外图像两种手段进行信息采集,利用BP神经网络对数据进行处理,并融合鲸鱼算法提高故障诊断正确率;取带式输送机特征向量500组,训练数据为300组,测试数据为150组,最大迭代数为100,维数为3的数据样本分别对声音信号故障诊断和红外图像故障诊断进行实验,结果表明,鲸鱼算法优化的BP神经网络误差最小,准确率最高,满足带式输送机故障诊断需求.

皮带机故障预测与维护策略探究

为了提升皮带机的运行效率并减少由故障导致的停机时间,针对皮带机故障预测及维护策略的关键问题进行了深入的分析。通过综合考察传统方法、机器学习技术,以及基于深度学习的先进预测方法,比较了不同方法在故障检测精度和提前预警能力方面的性能。研究表明,传统方法在处理简单故障时有效,深度学习方法在处理复杂故障模式和提前预测方面展现出显著优势。进一步探讨了结合预测技术来优化预防性和检修性维护策略的可能性,以提高设备可靠性和运维效率。分析强调了采用数据驱动和智能化维护策略的重要性,指出未来的发展趋势将集中于利用人工智能技术优化维护体系,实现皮带机的高效且可靠运行。

煤矿皮带机跑偏故障处理

对皮带机的结构和优势进行综述,深入探讨了皮带机跑偏故障的原因,包括安装问题、操作不当、振动老化等。在此基础上,提出了一系列跑偏故障处理措施,如定期维护检查设备、使用自动化控制系统、优化易磨损材料、调整托辊位置以及加强对皮带机的管理工作等,可以为煤矿生产的稳定运行提供有益参考。

煤矿皮带机安装调试常见故障的分析与处理

探讨了煤矿皮带机在安装调试阶段常见的故障问题,总结了跑偏、皮带松驰、电机启动困难、减速机异常、链条断裂等故障类型。通过分析每种故障的原因,提出相应的处理方法,如调整装置、修复部件等,以确保皮带机的安全运行。通过此研究,可提高矿山生产效率,减少设备故障对生产造成的影响。

基于机器视觉的煤矿井下传送带故障自动检测研究

现有的煤矿井下传送带故障检测方法偏移比例较大,导致检测准确程度低。为此,研究了基于机器视觉的煤矿井下传送带故障自动检测。针对煤矿井下输送机传送带,选用深度相机采集高质量的彩色图像,并运用HDR方式提亮煤矿井下传送带图像,恢复较暗部分的细节,同时对采集图像进行伽马校正来增强图像的对比度。通过应用仿射变换,逐帧拼接输送带表面特征图像,反映图像间的运动关系。运用拼接后的传送带表面特征图像,分析传送带宽度大小,获得其偏移比例并进行偏移判断,从而完成传送带故障的自动检测。实验结果表明,实验组的偏移比例与实际值之间的误差较小,使得图像直线拟合效果较优;通过统计视频样本A-F的正确帧数,计算的检测准确度均在98%以上,达到了更为精准的检测效果,提高了故障检测的实时性。

基于改进人工蜂群算法优化支持向量机的设备故障诊断方法

为了对煤矿井下带式输送机的核心部件滚动轴承的运行状态进行精确诊断,针对故障分类方法中支持向量机存在的惩罚因子确定困难的问题,引入交叉操作和全局最优解结合的改进人工蜂群算法,构建了故障诊断模型,通过仿真分析对比了改进模型与传统模型之间的差异性,仿真结果表明,改进的诊断模型能够快速精准地识别设备故障的类型,缩短了设备故障的诊断时间,提高了井下设备故障诊断的工作效率。

矿用带式输送机在线监测与故障诊断系统设计

为了提高井下运输效率,提出了一种基于小波包分解和支持向量机相结合的方法的带式输送机在线监测与故障诊断系统设计思路和方案。首先,为了减少传感器数量,采用一个加速度传感器采集多个托辊的振动信号,通过对振动信号进行小波包分解和提取各频带能量作为特征;然后,利用这些特征训练支持向量机,以实现对托辊故障的检测;最后设计了带式输送机在线监测与故障诊断系统并进行试验。通过现场试验发现,在有限数量的传感器下该系统可以完成在线监测与故障诊断,对提高井下运输效率具有重要意义。

矿用带式输送机托辊轴承故障诊断与监测技术分析

托辊是矿用带式输送机中重要的承重部件,而托辊轴承故障则是引发带式输送机故障的重要因素,因此,对矿用带式输送机托辊轴承故障诊断与监测技术进行研究具有重要意义。基于此,探讨了矿用带式输送机托辊轴承故障诊断与监测技术的现状,分析了已有技术存在的问题,并对该技术的发展趋势进行了总结,为矿用带式输送机托辊轴承故障诊断与监测技术的研究及应用提供了参考。

煤矿带式输送机安装调试故障分析及处理方法

分析了煤矿带式输送机的基本原理以及安装调试的重要性。在安装调试过程中,胶带松紧不当、传动装置故障和电气系统故障被认定为主要问题。针对这些问题,提出了一系列有效的处理方法,以确保带式输送机的正常运行和生产效率。可以为类似设备的安装调试提供有益的参考,提高生产系统的稳定性和可靠性。