【摘 要】
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在煤炭生产中,通风机将煤矿井下的各种有害、易燃气体排出井外,如果通风机发生故障,将严艰影响煤矿的安全生产,因此,对通吸机的故障进行预警至关重要。本文首先总结了矿用通
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在煤炭生产中,通风机将煤矿井下的各种有害、易燃气体排出井外,如果通风机发生故障,将严艰影响煤矿的安全生产,因此,对通吸机的故障进行预警至关重要。本文首先总结了矿用通风机故障预警技术的发展现状，研究了风机振动信号在故障预警中运用的机理,针对风机转子和基座常见的故障特点,提出了基于风机振动分析的故障预警系统方案。该系统主要功能包括采集通风机振动信号,提取故障特征值,故障类型的识别及软件预警。在方案的实现中,提取特征值采用小波分析技术,克服了传统时频分析方法在非平稳信号分析中存在的缺陷。故障类型识别采用遗传算法优化的BP神经网络模型,提高了神经网络训练的速度和故障识别的精度。软件平台采用VS2010结合VC++的方案,提升了人机交互体验并且移植方便。通过煤矿现场提供的数据进行验证,实验结果表明,该系统对矿用通风机的故障具有一定的预警能力,并且具有稳定性高、人机界面友好等特点。
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