基于数据驱动的带式输送机速度控制及故障诊断的研究

发布时间：2017-05-26 20:06

  本文关键词：基于数据驱动的带式输送机速度控制及故障诊断的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着科技的飞速发展,长距离、大运量、多机驱动的皮带机已成为一种发展趋势。趋于大型化的带式输送机面临的主要难题有:可控软启动技术,多机功率平衡以及带式输送机故障诊断技术,解决好这三方面问题对于煤矿企业的安全生产起着至关重要的作用。可控软启动技术和多机功率平衡问题的核心是驱动装置和控制策略的选择,所以文中首先经过对比分析采用了交流电机变频调速系统为驱动装置,驱动带式输送机运动。其次,由于软启动和功率平衡一个是希望皮带机按照“S”曲线启动,一个是在多电机速度同步基础上的功率平衡,所以要想实现皮带机的软启动和功率平衡,我们需要首先处理好皮带机的速度控制问题。而交流异步电机是一个高阶次,强耦合,非线性的多变量系统,很难准确辨识其动态模型,采用传统的控制方法使带式输送机的控制达不到较高的性能指标和精度要求。而数据驱动控制方法之一的无模型自适应控制(MFAC)算法在进行控制器的设计时,被控系统的数学模型不被依赖,而且采用MFAC算法,需要调整的参数少,控制效果十分好。本文研究了无模型自适应控制方法,将其应用于带式输送机的速度控制过程中,主要研究工作如下:针对可控软启动问题,首先给出了理想的速度启动曲线,其次通过设计无模型自适应控制器,控制带式输送机按照理想起动曲线平稳启动。针对多机功率平衡问题,通过对目前国内、外存在的功率平衡方案进行研究分析,采用了按转矩进行负荷分配。主机为速度闭环的矢量控制,从机为主机速度级联下的转矩控制,主、从机在转矩分配给定的情况下进行转矩闭环控制。其中,主回路采用基于无模型自适应控制的调速控制器取代传统的速度控制器进行主机的速度闭环矢量控制。由于带式输送机在运行监测过程中,传感器种类数量多,采集到的数据信息量大,我们采用数据驱动故障诊断的方法中的一种,即主元分析(PCA)根据各传感器位置对故障分类的贡献率优化检测所用的传感器数目,然后利用径向基函数神经网络(RBFNN)对采集到的特征向量进行分类识别,最后利用Dempster-Shafer(D-S)证据理论进行融合处理,实现故障检测和分离。
【关键词】：带式输送机 数据驱动 速度控制 功率平衡 故障诊断
【学位授予单位】：河南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH222
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 1 引言11-21
• 1.1 论文研究的背景和意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-18
• 1.2.1 大功率、长距离带式输送机的驱动装置研究现状12-15
• 1.2.2 带式输送机速度控制方式及其发展现状15-17
• 1.2.3 带式输送机故障诊断方式及发展现状17-18
• 1.3 本文主要研究内容18-19
• 1.4 本章小结19-21
• 2 基于数据驱动的速度控制和故障诊断的理论研究21-35
• 2.1 数据驱动的控制方式21-30
• 2.1.1 无模型自适应控制方法22-28
• 2.1.2 无模型自适应控制仿真模块的开发28-30
• 2.2 数据驱动的故障诊断方法30-34
• 2.2.1 主元分析基本理论30-31
• 2.2.2 主元分析基本步骤31-33
• 2.2.3 主元分析故障检测33-34
• 2.3 本章小结34-35
• 3 带式输送机调速控制的研究35-49
• 3.1 大型带式输送机对启动装置的要求35
• 3.2 带式输送机理想起动曲线设计35-40
• 3.2.1 启动加速度计算35-37
• 3.2.2 理想起动速度曲线的选取37-40
• 3.3 无模型自适应控制在带式输送机启动过程中的应用40-48
• 3.3.1 非线性系统的动态线性化40-41
• 3.3.2 伪偏导数估计算法的分析41
• 3.3.3 皮带机调速系统的模型41-44
• 3.3.4 仿真分析44-48
• 3.4 本章小结48-49
• 4 带式输送机多机驱动功率平衡控制策略的研究49-61
• 4.1 牵引力的理想分配49-51
• 4.2 影响功率平衡的因素分析51-52
• 4.3 多机驱动功率平衡的控制策略52-53
• 4.4 基于转矩闭环的功率平衡原理53-54
• 4.5 基于转矩闭环的功率平衡控制方案54-55
• 4.6 基于MFAC调速控制的转矩闭环功率平衡原理55-58
• 4.6.1 基于转矩闭环功率平衡的MFAC控制器设计56-57
• 4.6.2 双机驱动控制系统仿真模型设计57-58
• 4.7 本章小结58-61
• 5 数据驱动的故障诊断技术在带式输送机中的应用61-77
• 5.1 带式输送机的主要故障及保护装置61-66
• 5.1.1 带式输送机的主要故障61-63
• 5.1.2 检测故障的传感器及电磁阀63-64
• 5.1.3 传感器的技术参数及工作原理64-66
• 5.2 多传感器信息融合在带式输送机故障诊断中的应用66-67
• 5.3 数据级融合67-71
• 5.3.1 主元分析在带式输送机故障诊断中的应用67-68
• 5.3.2 实例分析68-71
• 5.4 特征级融合71-73
• 5.4.1 RBF神经网络模型72
• 5.4.2 RBF神经网络在带式输送机故障诊断中的应用72-73
• 5.5 故障级融合73-75
• 5.5.1 D-S证据理论的基本原理73-74
• 5.5.2 D-S证据理论在皮带机故障诊断中的应用74-75
• 5.6 本章小结75-77
• 6 总结77-79
• 参考文献79-83
• 附录83-85
• 作者简历85-87
• 学位论文数据集87

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