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技术文章
湿煤破碎机的故障诊断方法越来越科技化
湿煤破碎机的设备故障诊断离不开实际的手段。目前在这方面的发展主要
在以下两个方向进行,即便携式的振动监测、诊断仪(包括数据采集器)及在线监测与诊断装置。
提出了一种基于Windows CE的而向大型湿煤破碎机的手持式故障诊断系统实现方案,该系统可实现
实时数据采集与管理、在线状态监测等功能。完成了基于TMSLF2407的湿煤破碎机故障诊断仪下位机系统
的实现。以高压多级给水泵为对象进行了多次实验,证明所设计的下位机和相应上位机组成的故障诊断
仪能有效地完成类似湿煤破碎机的机械设备的故障诊断,具有良好的应用前景。综合利用大型湿煤破碎
机典型故障特征及故障诊断方法、数据库技术、数据传输技术、Java相关技术,设计了远程诊断中心的
原型和框架结构,建立了摹于Intemet的大型湿煤破碎机远程故障诊断平台,实现了对部分现场设备的远
程诊断和分析功能。
模式识别技术主要包括统计模式识别、句法模式识别和模糊理论等,它们在湿煤破碎机故障诊断中
有着,持久的应用。故障诊断另外一个重要研究方向就是模式识别技术,主要研究内容是参数估计、系
统辨识等,其理论基础是系统论、信息论和控制论。故障诊断的许多问题都归结为模式识别问题。因此
模式识别技术的研究在故障诊断领域中占据重要的地位,它也是人工智能研究领域中的一个重要研究方
向。
提出将粗糙集理论应用于加工中心故障诊断技术,使得故障诊断技术中的知识获取瓶颈问题得以解
决。将数据挖掘方法引入湿煤破碎机故障诊断领域,提出一种幕于主元分析(PCA)与决策树相结合的转子
故障诊断方法。该方法首先利用PCA进行特征约简,降低特征空间的维数,然后采用决策树进行学习以及
诊断决策。通过对转子类常见故障的诊断分析,证明该方法具有比BP神经网络训练时间更短、诊断准确
率稍高的特点。
运用广义维教序列和数学方法相结合提出分形诊断分类方法,并通过实例诊断、识别故障及其故障
程度,该方法具有较好的实效性。将信息融合的层次与故障诊断的功能相对应,提出了湿煤破碎机振动
故障诊断的信息融合模型。神经网络和证据理论相结合应用于故障诊断的新方法,提高了故障诊断系统
的灵活性、效率和准确性。针对湿煤破碎机故障诊断中的不确定性问题,提出基于多传感器证据理论和
模糊数学相结合的信息融合算法;根据越相似模式间的距离越短的思路,提出采用信息贴近度来建立证
据理论的基本可信度分配,以基于慕本可倍数的决策方法来作为故障模式识别方法。
采用四阶累积量迫零算法对机器振动信号进行分离,验证了盲源分离方法湿煤破碎机振动信号分离
的有效性。
虽然,目前有关湿煤破碎机故障诊断各方面研究中取得了很大的进展,但
在湿煤破碎机故障诊断领域中仍存在着不少问题急待解决,如领域专家缺乏定量的诊断经验,故障与征
兆之间的复杂对应关系尚需进一步了解,知识的获取尚不能自动进行,如何寻找更有效的学习算法等。
各种故障诊断方法的信息融合、以及远程故障诊断系统平台的构建将很有发展前景。
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