采煤机故障诊断技术现状及其发展趋势.pdf

1、?采煤机故障诊断技术现状及其发展趋势胡?俊,张世洪,汪崇建(煤炭科学研究总院 上海分院,上海 200030)摘要:概述了当前的采煤机故障诊断技术现状,举出几种目前常用的采煤机故障诊断方法;并指出专家系统、人工神经网络、远程智能故障诊断是采煤机故障诊断技术的研究热点和发展趋势。关键词:采煤机;故障诊断;专家系统;神经网络;远程智能故障诊断中图分类号:TD421?6;TP306?文献标志码:A?文章编号:1003?0794(2008)09?0008?03Diagnosis of Shearer Faults and Development TrendHU Jun,ZHANG Shi-hong,WA

2、NG Chong-jian(Shanghai Branck,China Coal Research Institute,Shanghai 200030,China)Abstract:The status of the present technologies to diagnose the malfunction of the shearer were generalized,and the common methods were specialized that have for the moment.Moreover,it demonstrates the trend andthe foc

3、us of the research on the diagnosis of the shearer is to develop the expert system,the artificial neuralnetworks and the remote intelligence diagnosis.Key words:shearer;fault diagnosis;expert system;artificial neural networks;remote intelligence diagnosis1?现用的采煤机故障诊断方法(1)参考故障历史记录诊断法这种方法是依据采煤机的系统组成原理

4、,从出现的故障明显部位着手,对该局部故障的所有依赖性元器件和系统进行分析排查,直至找出出现故障的症结。此方法也是构成采煤机使用维护手册的主要部分。在采煤机发生故障后,对故障产生的过程进行细致排查可以得出最终诊断结论,将这些结论有效地集中归纳后,便可以形成一个故障诊断集。当再次出现相同的故障现象后,便可通过查找上次的诊断路径对故障进行诊断和处理。这种方法纯粹地依赖历史诊断经验,优点是在故障现象相同的情况下能够比较快捷地定位;缺点是在故障出现的系统复杂、种类趋多情况下,对故障诊断的经验记录就过于庞杂,诊断效率低下。(2)温度、压力监测诊断法利用摩擦副、轴承和齿轮传动箱等部位的温度、压力传感器,可以

5、定点在线地监测采煤机相关部位的温度和压力参数。如采煤机截割滚筒内轴承损坏发生严重摩擦,则滚筒温度的急剧上升,便可直接通过其上面的温度传感器监测显示出来,可以准确快速地定位故障部位。连续地对这些部位进行监测并记录历史变化数据,能够快速、直观地反应采煤机的工况状态,还能及时发现故障和预测故障的状态和5?结语磨料水射流切割力强、安全、快速、机动,作为21 世纪优先发展的绿色主流切割技术,今后将向高效、多功能、智能化、高精度化、环保化方向发展。随着科学技术的发展,磨料水射流切割技术必将日臻完善,从而更好地为现代生活服务。参考文献:1 薛胜雄.高压水射流技术与应用 M.北京:机械工业出版社,1998.2

6、 杨波.几种新型特种切割方法及其特性对比 J.煤矿机械,2005,26(10):80-82.3 侯健,韩育礼.超高压磨料水射流切割系统试验研究 J.兵工学报,2000(8):253-256.4 Matt Kalina.水喷射切割技术 J.Welding Journal,1999(7):57-59.5 宋拥政,温效康,梁志强.磨料水射流的切割机制 J.机械工程学报,1997(6):102-107.6 Hashish,M.A model study of abrasive-water jet Machining,ASME.Transactions J.Journal of Engineering

7、Material and Technology.vol.111.154-162.7 陈义强,张伟,胡俊伟.磨料水射流切割方程的研究 J.煤矿机械,2003,24(9):23-25.8 陈光明.数控超高压水射流切割技术的特点及应用 J.机床与液压,2007(8):64-68.9 杨林,张凤华,唐川林.超高压磨料水射流切割质量的实验研究 J.制造技术与机床,2004(5):72-75.10 雷玉勇,贾强,杨桂林,等.基于人工神经网络的磨料水射流精密特种加工 J.四川大学学报(工程科学版),2005(6):155-159.11 杨桂林.磨料水射流切割断面质量控制的研究 D.西华大学,2006.12

8、张凤莲.磨料水射流加工工程陶瓷工艺参数对加工质量的影响 J.机械制造,2003(4):10-11.作者简介:李连荣(1975-),女,河南郑州人,桂林电子科技大学机电工程学院机械设计及理论专业在读硕士研究生,研究方向:水射流特种加工技术、机电产品结构设计,电子信箱:.收稿日期:2008?04?27?8?第29 卷第9 期2008 年?9 月?煤?矿?机?械Coal Mine Machinery?Vol?29No?9Sep.2008发展趋势。温度、压力的在线监测诊断法是一种普遍的监测诊断手段,它的优点是能正确、快速和灵敏地反应设备的工况状态;缺点是对于电气系统的故障诊断效果有些局限,且对传感器的

9、设计和安装提出了很高的要求。(3)采煤机故障诊断专家系统采煤机故障通常具有复杂性和隐蔽性,采用传统的诊断方法难以快速、准确地诊断。而专家系统能够综合运用领域专家的经验和专门知识,模拟专家的思维过程,对故障进行分析求解,得出可靠的诊断结论。近年来,基于专家系统的采煤机故障诊断方法是目前国内最为活跃的研究领域。专家系统的故障处理能力取决于它的知识库容量与质量,同时还取决于其推理引擎的结构和性能。专家系统的知识库中知识主要由事实与经验知识构成,由领域专家群体所公认的事实构成一个共用的数据体。经验性知识主要是一些有效的判别规则,这些规则是在专家处理问题的决策中提炼出来,不仅仅是简单的逻辑推理,更主要的

10、是经验性正确的判断规则。国内现有的一些采煤机故障诊断专家系统,其知识库的构成通常先借助于建立采煤机故障树,对故障树进行定性、定量分析后得出由产生式表示成的许多条的规则。故障树是故障诊断分析的初始知识模型,它来源于对现场故障诊断数据的历史记录和分类总结,其内容包含了故障源的特性,以及进行故障决策和求证目标故障源所需的目标结点。在实际故障诊断过程中,规则前提条件的重要度一般由领域专家提供。目前有人将粗糙集理论引入到对采煤机诊断规则的约简当中,挖掘规则集中各规则中条件的隐藏关系,剔除不必要的属性,揭示了故障诊断信息中内在的冗余性,获得最简专家诊断规则,提高了系统的效率。(4)模糊数学的应用采煤机的故

11、障现象与故障原因之间通常具有多种对应关系,既有确定性的因素,又有随机的因素,使得故障具有渐变性与隐蔽性等特点。针对这种非线性复杂映射关系,在保证诊断精度的要求下,将模糊数学引入采煤机的故障诊断中,建立模糊诊断数学模型,使得定量分析与专家经验、定性分析相结合,并在计算机上实现,为采煤机故障诊断决策者提供辅助作用。数学模型的建立首先需要参考到采煤机领域的故障知识特性,选取适合的知识表示方式,建立表示故障原因和各种征兆之间模糊因果关系对应矩阵。矩阵中的隶属度值的确定需要参考大量故障诊断经验和实验测试的结果,隶属度值应可由实际诊断过程中产生的概率数据进行实时刷新。为了提高诊断的精度,可以在诊断的过程中

12、根据经验积累对权矩阵进行修改。(5)小波神经网络的应用神经网络独特的结构和信息处理方法,使其在模式识别、信号处理、自动控制与人工智能等许多领域得到了实际的应用。采用某种网络拓扑结构构成的活性网络,通过学习可以描述几乎所有任意的非线性系统。此外,神经网络还具有自学习、自适应等能力。采煤机的故障诊断中从故障初始征兆到故障源的映射通常具有复杂的非线性映射关系,因此将人工神经网络(ANN)应用于采煤机某些系统的诊断是当前故障检测的前沿技术。2?采煤机故障诊断方法的发展趋势与研究热点采煤机故障诊断领域的研究热点和发展趋势要有如下几个方面:(1)基于神经网络技术的专家系统采用神经网络技术作为核心的专家系统

13、由知识预处理模块、神经网络模块、知识后处理模块以及系统控制模块组成。在该专家系统中,诊断知识的存储和故障诊断过程中的推理过程均在神经网络模块中隐式地进行。神经网络模块接受由知识预处理模块送来的规范化证据,输出诊断结果由知识后处理模块进行表述转化,因此,知识处理模块相当于神经网络模块的 翻译!。系统的控制模块控制着系统的输入输出以及系统的整体运行。(2)模糊神经网络故障诊断系统模糊逻辑与神经网络方法是一种集成的融合,从互补的观点看,模糊逻辑与神经网络的融合有助于模糊逻辑系统的自适应能力的提高,有利于神经网络系统的全局性能改善和可观测性的加强。这种融合可分为串联和并联两种结构。串联结构:用神经网络

14、作为模糊逻辑的前端,以改善模糊逻辑系统的输入样本,或者在神经网络的输入或输出端加以模糊逻辑模块,以增强神经网络的样本特征的提取或者改善神经网络的结果更为合理。并联结构:模糊逻辑与神经网络分别独立控制不同的对象或同一对象的不同参数的模型与神经网络的输出作为模糊推理系统输出的修正。(3)远程智能故障诊断系统为了提高采煤机故障诊断的实时性和准确可靠性,克服地域障碍、实现多专家多系统协同诊断与诊断知识的重用,提高采煤机企业技术服务组工作效率,一种非常有效的途径就是使智能诊断网络化,即远程智能故障诊断系统。该系统的核心模块?智能诊断模块是一个基于Web 的远程诊断专家系统,采用 B?S 工作体系结构,在

15、客户端浏览器上提供用户接口,基于网络数据库建立专家系统的知识库,在诊?9?第 29 卷第 9 期?采煤机故障诊断技术现状及其发展趋势?胡?俊,等?Vol?29No?9?铝及其合金表面微弧氧化工艺的研究进展*韦?星1,吴幸凯2,植海深1,徐晋勇3(1.广西右江矿务局,广西 田东 531501;2.广西隆林各族自治县电业公司,广西 隆林 533400;3.桂林电子科技大学 机电工程学院,广西 桂林 541004)摘要:微弧氧化技术是一种直接在有色金属表面原位生长陶瓷膜的新技术。利用该技术可使铝及其合金表面的陶瓷膜层结构致密,结合好,具有优良的综合力学性能。在国内外公开发表的微弧氧化技术文献的基础上

16、,概括了微弧氧化的基本原理、生长规律以及工艺参数对陶瓷膜生长和性能的影响规律,并展望了该技术的应用前景及研究方向。关键词:微弧氧化;铝及其合金;陶瓷膜层;研究方向中图分类号:TG146;TG174?453?文献标志码:A?文章编号:1003?0794(2008)09?0010?04Current Status and Progress of Micro-arc Oxidation onAluminum and AlloysWEI Xing1,WU Xing-kai2,ZHI Hai-shen1,XU Jin-yong3(1.Guangxi Youjiang Mine Bureau,Tiando

17、ng 531501,China;2.GuangxiLonglin Electricity Company,Longlin 533400,China;3.College of Mechanical and Electronic Engineering,Guilin University of Electronic Technology,Guilin 541004,China)Abstract:Micro-arc oxidation(MAO)is a novel technique,which can in-situ form the ceramic coatings onthe surfaces

18、 of some non-ferrous metals.With dense structure,high adhesion and excellent integrated me?chanical property,the ceramic coatings can be obtained on surfaces of aluminums and its alloys by MAO.Based on the papers onMAO technology published in this area of domestic and international development,theba

19、sic principle of the technique and the growth low of the coating are introduced.The influences of process onthe growth and properties of the coatings are summarized.It was pointed out a outlook of the application andresearch trend of the technique.Key words:micro-arc oxidation;aluminum and its alloy

20、s;ceramic coating;research trend*广西壮族自治区自然科学基金项目(0728209);广西科学研究与技术开发计划项目(桂科攻 0815001-8)1?铝及其合金表面微弧氧化原理微弧氧化是在阳极氧化技术的基础上发展起来的技术,但两者膜层的形成机理有很大不同,并由断中心的专家系统服务器上实现逻辑推理诊断。为了实现复杂的推理功能,可以利用 ASP.NET 技术来实现,后台逻辑代码采用如 C#高级语言,符合 Web的未来发展方向。(4)研究热点当前采煤机故障诊断技术的研究热点主要集中在以下几个方面:在故障诊断专家系统研究中,以对推理机模块的设计研究为重点。目前知识系统中的

21、推理机制主要有3 种:基于规则的推理机制(RBR)、基于模型的推理机制(MBR)和基于实例的推理机制(CBR)。#在人工神经网络的研究中,重点放在对前馈神经网络中众多不同特性类型网络的算法改进上,前馈神经网络有 BP 网络、径向基函数(RBF)网络、函数链(FL)网络、多层感知机(MLP)、小波(Wavelet)网络等。在智能诊断研究发展的同时使其网络化、协同化发展,建立企业级采煤机产品远程智能故障诊断系统。将采煤机现场运行状态数据通过现场总线技术传输到地面监测监控与故障诊断服务器,通过该系统对井下作业的采煤机进行实时工况监测与故障诊断,并可以通过 Internet 访问网上其他诊断资源。参考

22、文献:1 鄂加强.智能故障诊断及其应用 M.长沙:湖南大学出版社,2006.2 张寒松,贾瑞清,王廷军.采煤机的故障分析与诊断及其发展趋势J.矿冶,2004,13(2):85-88.3 岑健.小波神经网络在电牵引采煤机故障诊断中的应用 J.煤矿机械,2006,27(4):705-707.4 陈孝国,杨悦,孙秀娟.Fuzzy 数学在采煤机故障诊断中的应用 J.煤矿机械,2007,28(5):187-188.5 毛红保,徐卿,梁伟.基于 Web 的远程故障诊断技术研究 J.计算机工程与设计,2005,26(3):686-749.6 李晓辉,刘妍秀.基于实例推理机制(CBR)综述 J.长春大学学报,2006,16(4):68-70.7 姜万录,程晓盛,陈东宁.远程智能故障诊断技术的现状与展望 J.机床与液压,2006(2):37-40.作者简介:胡俊(1981-),湖北武穴人,2005 年毕业于华中农业大学机械设计制造及其自动化专业,现为煤炭科学研究总院上海分院在读硕 士研究生。研究方向:采煤机故 障诊断,电话:021-64382344-1604,电子信箱:hujun?105 .收稿日期:2008?05?12?10?第29 卷第9 期2008 年?9 月?煤?矿?机?械Coal Mine Machinery?Vol?29No?9Sep.2008