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文檔簡介
1、我國薄煤層的儲量在煤炭總儲量中的占比高,其產(chǎn)量卻十分低下。主要在于薄煤層開采效益低,機械化和智能化程度過低。構建采掘設備故障診斷系統(tǒng),有利于提高薄煤層開采設備的智能化水平。
本文研究了薄煤層采掘設備上的旋轉(zhuǎn)機構部件的故障診斷。為了模擬采掘設備的旋轉(zhuǎn)機械故障,以NI數(shù)據(jù)采集卡和Labview軟件為核心搭建了一個旋轉(zhuǎn)機械的故障仿真平臺。針對該旋轉(zhuǎn)機械故障仿真平臺,分析了軸承、齒輪、轉(zhuǎn)子類故障的特點和模型,設計了一個RBF神經(jīng)網(wǎng)絡來
2、進行旋轉(zhuǎn)機械故障分類算法,并將采集的平臺故障振動數(shù)據(jù)用于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和測試。在診斷過程中,本文采用先快速定位故障,后精細診斷的策略。在RBF網(wǎng)絡的輸入特征值向量的處理上,本文分別采用考慮故障模型和不考慮故障模型兩種方式進行實驗。實驗結果表明,RBF網(wǎng)絡和故障模型相結合的診斷方式準確率更高。
為方便采掘設備的遠程監(jiān)控與診斷,本文采用JSP、Struts2、Hibernate和Mysql數(shù)據(jù)庫設計并實現(xiàn)了一個基于java
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