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。

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。

干熄焦提升机故障快速处理和优化研究

干熄焦提升机包含的电气设备较多,各设备之间的联锁条件较为复杂,控制系统的自动化程度很高,在繁忙的生产节奏下,检修维护的时间非常有限。为了提高检修维护的效率,针对干熄焦提升机电气系统中存在的一些常见故障,从限位信号故障处理、制动器故障处理和提升机通讯掉站优化等方面进行了研究,并在现场取得了一定的应用效果。

多绳摩擦式提升机天轮智能监测系统研究应用

本研究针对多绳摩擦式提升机天轮的实时在线监测与故障诊断需求,设计并实现了一套智能监测系统。该系统采用应变式变送器、振动传感器和温度传感器进行状态监测,并通过网络技术实现数据的远程传输和处理。通过LabVIEW和MATLAB平台,系统能够进行数据的实时显示、存储、查询与预处理,并利用智能算法进行特征提取与状态识别。系统在实验台架和现场应用中均表现出良好的监测精度和故障检测能力,有效降低了设备的故障率和维修费用,显著提升了运行可靠性和安全性。该智能监测系统的成功应用展示了其在国内领先、国际先进的技术水平,为工矿企业装备智能化提供了有力支持。

煤矿提升机智能监控及故障诊断技术研究

针对煤矿提升机自动化监测水平低下、监测量单一等问题,结合远程监控及传感器融合检测等技术,提出了一种以PLC为控制核心、多传感器采集的煤矿提升机智能监控系统设计方案。通过多种传感器对提升机核心部件的压力、温度、振动等重要工况参数进行实时采集,通过通信网络架构及上位机实现设备远程监控及故障预警诊断,有效保障了提升机安全稳定运行。

基于CBR、RBR和KBG的闸门启闭机故障应急处理决策方法

为提高闸门启闭机智能监控系统中故障应急处理决策的能力和效率,基于故障分类索引树构建了启闭机故障应急处理实例库,开发了由元规则和领域规则组成的闸门启闭机故障应急处理决策知识库;通过元规则提供的求解控制流程和评价机制,动态地改变决策流,实现了应急方案的快速选择;将这一求解方法作为一个功能模块嵌入至闸门启闭机智能监控系统中,适用于规则缺乏完整性和实例难以找到的情况下启闭机故障应急处理决策混合求解。

提升机天轮运行状态监控及故障检测技术

为解决矿井提升机系统故障检出率低、运行稳定性差的问题,在对提升机结构和常见故障机理进行分析的基础上,提出了一种新的提升机天轮运行状态监控和故障检测技术,对提升机天轮运行时的振动、偏摆、温度信息实时采集和分析,同时提出了多尺度卷积神经网络的天轮轴承故障判断方法。实际应用表明,该运行状态监控和故障检测技术能够实现对提升机故障的精确监控,准确率达到了98.4%,能够将提升机的运行故障率降低77.6%,对提高提升机的运行稳定性和安全性具有十分重要的意义。

基于数字孪生和贝叶斯网络的液压启闭机故障诊断研究

液压启闭机对于保障水利工程设施的安全运行,防洪排涝、水资源调度等方面起着关键作用,一旦发生故障将会导致水位失控、设备损坏等事故,影响水利工程的正常运行。为掌握液压启闭机运维情况,快速识别异常状况,基于数字孪生技术和贝叶斯理论,构建了液压启闭机的故障诊断模型。首先,分析液压启闭机的日常运行状态和数智柜存储数据,构建液压启闭机的数字孪生体系;其次,结合专家经验及历史故障数据建立基于贝叶斯网络的数字化液压启闭机故障诊断模型,通过实例进行敏感性分析并对故障事件排序,结果表明所建模型根据输入概率能准确诊断液压启闭机故障事件,溢流阀阀芯位置异常、油箱油位过低、换向阀未换向为主要故障因素,且与实际运维状况相符;最后,结合公理验证该故障模型的合理性和有效性。

井下提升机钢丝绳松绳的故障处理

在当前煤矿开采中,安全管理仍是矿企的主要工作之一,结合提升机在斜井运输中的价值,需要参考钢丝绳松绳故障的影响积极做好故障的处理工作.如何有效增强提升机在斜井运输中的应用安全性,也成为很多矿企需要考虑的问题.基于此,阐述了提升机的工作原理,具体分析了钢丝绳松绳故障的原因,并从钢丝绳排绳、制动减速度、防松预警、钢丝绳维护等方面进行松绳故障的预防.在处理松绳故障并进行运行试验后,主动防护和预警功能可以预防钢丝绳松绳,利于促进矿企实现健康的发展.

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。

人工智能在煤矿提升机安全控制中的应用现状与前景

探讨了人工智能在煤矿提升机安全控制中的应用现状与前景。通过介绍煤矿提升机的工作原理、功能及工作环境等,对人工智能技术进行了概述,并且对其在故障预测、监测和图像识别方面的应用进行了探讨。未来,人工智能将在煤矿提升机安全控制中发挥更强大的作用,但同时也面临数据和隐私等挑战。人工智能为煤矿提升机安全控制提供了新思路,助力实现煤炭行业的效率提升和持续发展。

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。

矿井提升机调速系统优化

针对矿井提升机调速系统存在调速能力差、抗干扰能力不足的问题,通过建立大功率电励磁同步电机调速模型,设计交-直-交变频控制策略、设计双绕组串联容错控制策略、基于自抗扰控制策略设计提升机零速悬停方案进行优化,并进行了现场应用。结果表明,优化后的矿井提升机调速系统可满足煤矿安全规程及设计要求,达到提升调速及抗干扰能力、安全可靠运行的目的。

基于应力波技术的多绳摩擦式提升机故障诊断

滚筒部件的状态监测与故障诊断一直是设备维护管理人员的难题,传统的技术手段很难达到预期的效果。基于应力波技术,提取应力波能量SWE、脉冲能量SWPE和脉冲峰高SWPA3个特征指标,并采用均值方差标准阈值方法给出特征指标的报警阈值。同时,通过应力波时域图、直方图以及频谱图诊断出滚筒驱动端轴承存在润滑不良现象,经过检修更换润滑油脂,特征指标明显下降、图谱结构恢复正常,有效地避免了滚筒轴承故障的持续恶化。实践证明,提出的分析方法能够有效对多绳摩擦式提升机的运行状态进行监测与诊断。

面向知识工程的提升机智能故障诊断方法

针对传统提升机故障诊断系统中知识获取困难、知识表示单一且故障诊断推理方法自适应能力弱从而导致诊断推理结果不稳定等问题,研究了面向知识工程的提升机智能故障诊断方法。重点针对提升机故障诊断过程中的三大关键科学问题,即知识获取、知识表示和知识推理技术进行了深入研究:提出了基于融合差别矩阵和属性重要度的提升机故障诊断规则知识获取方法,为提升机故障诊断提供了数据基础;构建本体知识库,提出了基于OWL DL的故障诊断知识表示方法和基于SWRL的故障诊断规则知识表示方法,实现了提升机系统结构及诊断知识的集成;对本体知识进行了概率扩展,提出了基于本体和贝叶斯网络的不确定性知识融合推理方法,提高了推理的效率和准确率。开发了面向知识工程的智能故障诊断系统,通过实例验证和企业应用证明了该方法的可行性和准确性。

基于模糊故障树和贝叶斯网络的矿井提升机故障诊断

为解决目前矿井提升机故障诊断方法效率低、准确性差等问题,提出了一种基于模糊故障树和贝叶斯网络的矿井提升机故障诊断方法。首先对传感器实时采集的提升机运行参数进行去噪预处理、多源信息融合,保证数据的准确性;然后将处理后的数据输入矿井提升机故障树,采用三角模糊数表示提升机底事件发生概率,得到底事件模糊概率;最后将模糊故障树映射为贝叶斯网络进行可靠性分析,将底事件模糊概率作为先验概率,计算叶节点发生概率,进而获得根节点的后验概率、概率重要度和关键重要度,从而快速确定故障类型和故障点。实例分析结果验证了该方法的可行性。

基于遗传算法优化BP神经网络的提升机制动系统故障诊断

针对提升机故障诊断系统的复杂性,利用浮点数编码的遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,再按BP算法沿负梯度方向进行网络学习直至收敛,构建起遗传算法优化BP神经网络的诊断方法。将此诊断方法应用于2JTP-1.2型提升机液压制动系统,诊断结果表明,该方法用于提升机液压制动系统常见故障诊断可行。

基于BP神经网络的矿井提升机自校正容错PID控制

针对矿井提升机系统故障时动态性能难以用传统的解析方法获得的问题,提出了一种基于BP神经网络的矿井提升机自校正容错PID控制方法。该方法通过BP神经网络在线学习跟踪提升机系统的动态特性来预测系统输出值,并应用自适应控制中的自校正PID构建容错控制器,实现提升机系统故障下的稳定容错控制。仿真结果表明,该方法在提升机系统故障情况下能迅速跟踪系统故障状态,在线调整PID参数,快速恢复系统性能。

提升机故障诊断专家系统研究

如何保证提升设备的可靠性和安全性 ,对矿井的生产及安全起着重要的作用。论文通过故障现象分析 ,对矿井提升机专家系统的结构、知识库的建立 ,推理机制的实现进行了研究。

基于本体的矿井提升机故障诊断方法

针对传统提升机故障诊断系统中知识表示单一、故障诊断推理方法自适应和学习能力较弱,从而导致诊断推理结果不稳定的问题,提出了一种基于本体的矿井提升机故障诊断方法。该方法通过详细分析矿井提升机故障诊断相关知识,对提升机故障本体进行了形式化的定义,构建了矿井提升机故障诊断本体知识库,建立了语义表达的矿井提升机故障本体知识体系。通过深度优先搜索和事务约简融合的关联规则优化算法,实现了故障现象本体到故障原因本体的推理映射,据此定位故障部位,进一步找出合适的故障解决方法。试验结果表明,该方法能够解决故障诊断系统中的知识共享和重用的问题,在有效地对矿井提升机进行智能诊断的同时,提高了故障诊断系统的诊断准确性与可靠性。