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文檔簡介
1、本文是“十一五”國家科技支撐計劃項目“礦井通風及供電系統(tǒng)安全狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷預警系統(tǒng)的研究”(No:2007BAK29B05)中子課題的延續(xù),是針對目前我國礦井主通風機高壓電動機機械故障頻發(fā)、現(xiàn)役故障診斷系統(tǒng)功能不完善、準確度不高等問題提出的。
礦井主通風機是保障煤礦安全生產(chǎn)的關(guān)鍵設備之一,其通過不間斷地向井下各巷道及采、掘工作面提供大量新鮮空氣,從而減少了瓦斯、粉塵等有害氣體的聚集,改善了井下工作環(huán)境,確保了井下工作人員的
2、人身安全。而主通風機高壓電動機由于長期不間斷運行,且運行環(huán)境惡劣,易發(fā)生機械故障。如不能及時發(fā)現(xiàn)并排除故障,將會嚴重威脅井下工作人員的人身安全。鑒于主通風機高壓電動機的重要地位,為確保煤礦安全生產(chǎn),《煤礦安全規(guī)程》規(guī)定礦井必須安裝兩臺主通風機,其中一臺作為備用,以方便對其進行交替檢修。定期維修作為一種過剩維修方式可大大降低主通風機高壓電動機的故障率,但同時也增加了煤礦的生產(chǎn)成本,降低了生產(chǎn)效率。對礦井主通風機高壓電動機運行狀態(tài)進行實時監(jiān)
3、測及可靠評估,將有效降低設備的維修成本,并可防止突發(fā)事故的發(fā)生,對煤礦安全生產(chǎn)有著重要的現(xiàn)實意義和較高的實用價值。
本文對主通風機高壓電動機轉(zhuǎn)子斷條和軸承故障兩種機械故障機理進行了深入的分析,研究了信號分析技術(shù)和智能診斷技術(shù)在故障診斷中的作用,并通過大量故障模擬試驗,總結(jié)故障特征數(shù)據(jù),旨在提出一種高可靠性、高診斷精度的機械故障診斷方法,為主通風機高壓電動機機械故障診斷系統(tǒng)的開發(fā)提供理論支撐。本文的主要研究內(nèi)容如下:
4、結(jié)合現(xiàn)場維修經(jīng)驗及相關(guān)文獻資料,研究了主通風機高壓電動機轉(zhuǎn)子斷條和軸承故障兩種機械故障理,建立了故障空間,確定了能有效反映其機械狀態(tài)的目標參量,為故障診斷系統(tǒng)的建立奠定了理論基礎(chǔ)。
結(jié)合轉(zhuǎn)子斷條故障的機理,確定了基于Hilbert變換和支持向量機的轉(zhuǎn)子斷條故障診斷方法。其中,Hilbert變換用于提取電機定子電流信號中的故障特征量,而支持向量機則用于對故障特征向量進行模式識別。本文對這一故障診斷方法進行了詳細的理論推導及仿真分
5、析,給出了建立支持向量機分類器的一般步驟,為高壓電動機轉(zhuǎn)子故障狀態(tài)的確定提供了判別方法。另外,本文設計了實現(xiàn)這一方法的LabVIEW和MATLAB程序,
在軸承故障機理分析的基礎(chǔ)上,確定了基于局部均值分解和支持向量機的軸承故障診斷方法。其中,局部均值分解用于提取電機振動加速度信號中的故障特征量,而支持向量機則同樣用于對故障特征向量的分類識別。本文對局部均值分解的原理進行了詳細的理論推導及仿真分析,并簡單介紹了支持向量機多分類器
6、的建立方法,為高壓電動機軸承故障類型的確定提供了識別方法。最后,本文也設計了實現(xiàn)這一軸承故障診斷方法的MATLAB程序。
結(jié)合工業(yè)現(xiàn)場的運行環(huán)境,分別設計了故障監(jiān)測系統(tǒng)的軟、硬件結(jié)構(gòu)。配置了各種狀態(tài)參量的硬件采集電路,包括電壓、電流、加速度、轉(zhuǎn)速傳感器,以及相應的數(shù)據(jù)采集卡。選擇工控機作為監(jiān)測系統(tǒng)的上位機。以硬件設備為基礎(chǔ),開發(fā)了相應的故障監(jiān)測軟件系統(tǒng),包括信號采集及預處理程序、LabVIEW對MATLAB腳本文件的調(diào)用、數(shù)據(jù)
7、庫管理程序,以及人機交互界面。在實驗室搭建故障監(jiān)測試驗平臺,對建立的電動機故障監(jiān)測系統(tǒng)的軟、硬件進行聯(lián)機調(diào)試,并優(yōu)化上位機軟件。調(diào)試結(jié)果表明,故障監(jiān)測系統(tǒng)參數(shù)監(jiān)測實時準確,各項指標均滿足設計要求。
依據(jù)電動機發(fā)生機械故障的原因,結(jié)合生產(chǎn)制造工藝,分別制作存在轉(zhuǎn)子斷條和軸承故障的試驗電機。采用已搭建的故障監(jiān)測系統(tǒng)對試驗電機的狀態(tài)參數(shù)進行采集和存儲。應用上述故障診斷方法分別對轉(zhuǎn)子斷條故障時的定子電流信號和軸承故障時的振動加速度信號
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