基于多變量數據的礦井風機故障預測系統(tǒng)的研究.pdf

1、礦井主扇風機是礦井呼吸系統(tǒng)的核心，其安全與否直接關系到礦井井下工作人員的生命安全。近年來，礦井主扇風機故障時有發(fā)生，而現有風機報警系統(tǒng)無法達到故障預測的目的，為了能保證礦井生產安全，降低風機故障維修成本，提高礦井風機的服役壽命。本論文旨在研究一種適用于生產的礦井風機故障預測系統(tǒng)。
　　本研究以礦井防爆對旋軸流通風機為研究對象，調研了現役礦井通風機的類型和通風方式，利用CAD、PRO/E軟件對風機進行了二維繪圖及三維建模仿真，研究了

2、風機各部分的構造及設計原理。通過結合傳感器的運行原理和長期的監(jiān)測狀況，系統(tǒng)的研究了風機系統(tǒng)軟、硬件的故障、故障原因及解決辦法。為風機故障預測系統(tǒng)提供適用于生產與監(jiān)測的故障數據庫。
　　本文分析了現有風機系統(tǒng)的故障診斷方法，并深入的研究了基于解析模型和人工神經網絡的故障診斷方法在礦井通風機中的應用與存在的不足。結合生產實際，提出了一種基于多變量數據的礦井風機故障預測方法。
　　根據系統(tǒng)要求，對原監(jiān)測系統(tǒng)進行了軟硬件的改進，新增