基于DSP和信息融合的采煤機故障診斷研究.pdf

1、本課題來源于山西省科技重大專項項目―煤礦綜采設(shè)備運行健康狀況實時監(jiān)測與故障預(yù)警管理系統(tǒng)‖。
　　采煤機械設(shè)備由于制造裝配誤差和不適當(dāng)?shù)墓ぷ鳁l件(如載荷過大、潤滑不良),使其易于發(fā)生故障。采煤機設(shè)備故障有機械故障、電氣故障和液壓故障,而故障大部分集中在機械故障,而機械故障集中在截割部分的傳動部分,所以對采煤機截割部的故障診斷具有重大意義。本論文通過建立以DSP為平臺的的故障診斷系統(tǒng)來實現(xiàn)對采煤機的實時檢測與診斷功能,包括故障振動信號

2、采集、數(shù)字信號處理、采集信號和診斷結(jié)果的存儲、故障信號的診斷和結(jié)果信號的信息融合。
　　本論文以截割部傳動部分為主要研究對象,分析采煤機截割部傳動齒輪部分的故障振動信號的特點,在本論文中由于條件有限,實際井下進行實驗條件是不允許的,所以僅以故障類型相似的實驗室齒輪傳動裝置模擬實驗,對本論文搭建的智能診斷系統(tǒng)進行測試。本系統(tǒng)的硬件搭建平臺選用數(shù)字信號處理芯片TMS320F28335為處理器,結(jié)合太重煤機實際外設(shè)和接口建立硬件設(shè)施。軟

3、件編寫分兩部分完成:一部分是采用 MATLAB中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱搭建采煤機故障診斷BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提取權(quán)值與閾值,之后在Simulink中建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型最終實現(xiàn)算法程序的自動生成,以此對故障進行識別;另一部分是在CCS V3.3中編寫主要程序,包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、通信、信息融合和故障診斷,通過D-S證據(jù)理論對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果做出決策級信息融合,降低故障識別結(jié)果的不確定性,提高對故障識別結(jié)果的支持率。
　　通過以上研究提出搭建一個