矿用皮带机智能故障诊断系统的研究与实现

发布时间：2017-10-09 05:13

  本文关键词：矿用皮带机智能故障诊断系统的研究与实现

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【摘要】：皮带机是一种重要的连续运输机械,在散装物料的运输中扮演着不可或缺的角色。广泛的应用于矿业、轻工业、港口运输等领域。皮带机以其运量大,输送力强,性价比高的优势在煤矿开采运输过程中占领着举足轻重的位置。矿井下的环境比较恶劣,不便于皮带机的检修,事故频发,尤其在一些中小型煤矿中,由于技术手段相对落后,不能及时采取有效预防及解决措施,给人身安全造成极大的威胁,而且大大的影响了生产效率和经济效益。而智能故障诊断技术可以大大改善这一现状,适应生产发展的需要,为皮带机技术的长足发展提供有力的支撑,所以矿用皮带机的智能故障诊断技术就成了研究热点。本文首先研究了皮带机在物料输送过程中可能产生的各种故障,对各类故障产生的原因进行分析,并且选择对应的传感器,进行信号检测与处理。其次分析了故障诊断技术的国内外研究情况,总结了各类故障诊断方法,针对矿用皮带机的智能故障诊断,本文研究了一种基于D-S证据理论信息融合技术智能故障诊断方法。该方法可以将多传感器采集到的信号数据,经过必要的处理之后,利用证据理论的融合规则,可以两组数据之间融合,也可以三组或者更多的数据融合,融合后的数据在可靠性方面大大的提高,根据判断规则,判断出故障结果,该方法实用性强,容易实现。然后对PLC与上位机的串行通信方式进行研究,选用西门子S7-200PLC与组态王进行串行通信,并且对PLC模块做了选定,S7-200模拟模块选用EM235,满足设计需要。设计PLC模拟采集传感器信号程序,在上位机监控系统需要传感器数据的时候,向PLC发送指令,PLC开始对传感器信号采集存储,初步处理后,传输到上位机。利用组态王组态软件设计上位机监控系统界面,实现动画连接,直观的显示皮带机的运行状态,还可以查看实时数据以及历史曲线,并且实现Web发布,实时查看监测到的皮带机运行状态以及故障信息,及时进行故障报警,提醒工作人员,在故障发生之前采取措施,以达到故障诊断的目的。
【关键词】：皮带机 PLC 故障诊断 D-S证据理论 组态王
【学位授予单位】：南华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD528.1;TP277
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 研究背景与意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-13
• 1.3 故障诊断技术的发展趋势13-14
• 1.4 论文的主要研究工作与结构安排14-17
• 第2章 故障信号的检测与处理17-29
• 2.1 皮带机的基本构成与工作原理17-18
• 2.2 皮带机的常见故障18-20
• 2.2.1 皮带打滑18
• 2.2.2 皮带跑偏18-19
• 2.2.3 皮带纵撕19
• 2.2.4 皮带火灾事故19
• 2.2.5 皮带机堆料19-20
• 2.2.6 皮带机断带20
• 2.3 传感器的介绍与工作原理20-21
• 2.4 传感器的选择21-22
• 2.5 故障信号检测22-27
• 2.5.1 打滑故障检测22-23
• 2.5.2 断带故障检测23-24
• 2.5.3 跑偏故障检测24-25
• 2.5.4 皮带纵撕故障检测25-26
• 2.5.5 火灾事故故障检测26-27
• 2.6 信号处理27-29
• 第3章 皮带机智能故障诊断方法的研究29-45
• 3.1 故障诊断方法的分类29-33
• 3.1.1 基于专家系统故障诊断方法29-30
• 3.1.2 基于神经网络故障诊断方法30-31
• 3.1.3 基于模糊逻辑故障诊断方法31-32
• 3.1.4 基于遗传算法故障诊断方法32
• 3.1.5 基于信息融合故障诊断方法32-33
• 3.2 D-S证据理论信息融合技术33-36
• 3.3 基于D-S决策级信息融合技术在皮带机上的故障诊断方法36-45
• 3.3.1 证据理论融合算法37-38
• 3.3.2 D-S证据理论融合算法在皮带机故障诊断中的应用38-41
• 3.3.3 MATLAB仿真41-45
• 第4章 皮带机智能故障诊断方法的实现45-63
• 4.1 上位机与PLC通信研究45-50
• 4.1.1 PLC与上位机的通信方式46-47
• 4.1.2 PLC与上位机连接47-49
• 4.1.3 PLC采集传感器信号49-50
• 4.2 上位机监控系统设计50-63
• 4.2.1 组态王参数设置51-55
• 4.2.2 建立组态王动画55-57
• 4.2.3 组态王的WEB发布57-63
• 第5章 总结与展望63-65
• 5.1 总结63
• 5.2 展望63-65
• 参考文献65-69
• 作者攻读学位期间的科研成果69-71
• 致谢71

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本文编号：998323