基于DSP和信息融合的采煤机故障诊断研究

【摘要】本课题来源于山西省科技重大专项项目“煤矿综采设备运行健康状况实时监测与故障预警管理系统”。采煤机械设备由于制造装配误差和不适当的工作条件(如载荷过大、润滑不良)，使其易于发生故障。采煤机设备故障有机械故障、电气故障和液压故障，而故障大部分集中在机械故障，而机械故障集中在截割部分的传动部分，所以对采煤机截割部的故障诊断具有重大意义。本论文通过建立以DSP为平台的的故障诊断系统来实现对采煤机的实时检测与诊断功能，包括故障振动信号采集、数字信号处理、采集信号和诊断结果的存储、故障信号的诊断和结果信号的信息融合。本论文以截割部传动部分为主要研究对象，分析采煤机截割部传动齿轮部分的故障振动信号的特点，在本论文中由于条件有限，实际井下进行实验条件是不允许的，所以仅以故障类型相似的实验室齿轮传动装置模拟实验，对本论文搭建的智能诊断系统进行测试。本系统的硬件搭建平台选用数字信号处理芯片TMS320F28335为处理器，结合太重煤机实际外设和接口建立硬件设施。软件编写分两部分完成：一部分是采用MATLAB中神经网络工具箱搭建采煤机故障诊断BP神经网络，提取权值与阈值，之后在Simulink中建立神经网络模型最终实现算法程序的自动生成，以此对故障进行识别；另一部分是在CCSV3.3中编写主要程序，包括数据采集、数据存储、通信、信息融合和故障诊断，通过D-S证据理论对神经网络诊断结果做出决策级信息融合，降低故障识别结果的不确定性，提高对故障识别结果的支持率。通过以上研究提出搭建一个能够基本满足实际综采要求的实时诊断系统，可以应用于现今电牵引采煤机系统上，辅助采煤机进行稳定工作。
【作者】张青；
【导师】潘宏侠；
【作者基本信息】中北大学，机械设计及理论，2014，硕士
【关键词】采煤机；DSP；信息融合；故障诊断；

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