【摘 要】
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矿井通风机是煤矿开采过程中必需的辅助设备,它能否正常运行直接关系到煤矿系统的稳定与效率。本课题选取矿井通风机作为监测和故障诊断分析研究的对象,当风机最初发生转子不
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矿井通风机是煤矿开采过程中必需的辅助设备,它能否正常运行直接关系到煤矿系统的稳定与效率。本课题选取矿井通风机作为监测和故障诊断分析研究的对象,当风机最初发生转子不平衡、转子不对中、转子系统磨损和轴承磨损等常见故障时,通风机的温度、功率、风量、风压等参数并未达到阈值要求,但实际参数的运行趋势与通过大量数据形成的时间序列预测模型相比发生畸变,原有的在线监测系统未达条件不触发预警系统,因此为避免错过发现通风机早期故障的机会,运用AIC9900设备故障分析诊断仪采集风机振动信号,运用小波包分析技术对振动信号进行多频分离,最终将各分频的能量特征向量与经典故障特征表相对应,起到将矿井通风机的畸变信号与故障形式相对应的作用。本论文采用的时间序列分析方法可以运用创建数学模型的方式将大量原始数据整合,通过通风机已有的数据预测下一个时间的数据,从而为发现通风机信号的畸变做基础。运用小波包变换综合时间与频率的特点可对畸变信号进行分离与研究。本论文在时间序列分析方法基础上综合应用小波包特征提取技术对畸变信号的时频信号进行分析,提出一套完整的畸变信号与故障类型相对应的诊断系统。
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