选煤厂设备智能故障诊断方法的研究和应用

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1、AThesisSubmittedtoHuazhongUniversityofScienceandTechnologyfortheDegreeofMasterofEngineeringStudyandApplicationofIntelligentFailureDiagnosisMethodsfortheCoalPreparationPlantEquipmentsCandidate:XiaBoMajor:ControlTheoryandControlEngineeringSupervisor:Prof.YueDongHuazhongUniversityofScienceandTech

2、nologyWuhan430074,P.R.ChinaJan,2012独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已标明引用的内容外，本论文不包含任何其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分

3、内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在______年解密后适用本授权数。本论文属于不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：日期：华中科技大学硕士学位论文摘要选煤厂是煤矿生产企业的重要环节，其作用是把原煤通过筛分和破碎后，将其运送到所需的加工车间，进行后续处理。因此，保证选煤厂设备的良好运行是整个煤矿正常生产的前提。随着计算机、控制、网络等技术的快速发展，特别是在人工智能与物联网日渐成熟的情况下，新一代的设备监测与故障诊断系统将会逐渐成为主流。它的主要特点是：一，物联网的应用，在很大程度上扩展了

4、信息的覆盖面，用户可以查阅从零件、设备到车间、工厂，甚至现场操作人员的各种实时信息和历史数据；二，远程访问，系统将采集和处理后的数据通过Web发布到因特网上，使用户通过访问数据库随时随地进行监测与诊断；三，智能诊断，传统的故障诊断方法已经不能适应现代设备大型化和复杂化的发展趋势，专家系统、神经网络、决策树等智能故障诊断方法在设备故障诊断发展方面做出了巨大的贡献。本文主要介绍监测与故障诊断系统中的智能诊断部分。首先介绍课题的背景意义、国内外发展现状。然后总结了基于振动的选煤厂旋转机械的故障诊断方法，主要针对的是辊式破碎机和沉降式离心机以及它们的子部件转子、齿轮箱和轴承。之后介绍了监测

5、与故障诊断系统整体的硬件结构、软件结构与故障诊断开发工具LABVIEW。最后基于神经网络专家系统的故障诊断思路，利用LABVIEW与MATLAB等软件工具，设计并且构架了转子的故障诊断试验平台。获取信号特征数据，对数据进行处理，通过智能诊断方法得到结果，为项目的最终完成打下基础。关键词：旋转机械故障诊断专家系统神经网络物联网I华中科技大学硕士学位论文AbstractCoalpreparationplantisanimportantpartinacoalmineenterprise,whichscreensandcrushestherawcoal,beforetransporting

6、totheotherworkshops,whereitwillgetfollowingdisposal.So,inordertoguaranteetheregularproductionofthewholefactory,wemustmaketheequipmentsinthecoalpreparationplantfunctionproperly.Alongwiththetechnicaldevelopmentofcomputerscience,controlandnetwork,especiallythedevelopmentofArtificialIntelligencean

7、dtheInternetofThings,thenewgenerationmonitorandfailurediagnosissystemwillbecomethemainstream,whichhasthreemainfeatures.First,theuseofInternetofThingshasexpandedtheinformationcoverage.Userscanrefertoallkindsofrealtimeinformationandhistor