采煤机健康状态监测与识别方法研究

发布时间：2022-05-10 18:04

　　采煤机作为煤矿开采的核心设备,运行过程中易受工作环境的影响发生故障。因此,本文针对采煤机运行可靠性低、监测参数多、健康状态评估准确率不高的问题,依托多源异构数据驱动的综采设备群健康评价与多目标预知维护决策（课题编号:51875451）,设计采煤机健康状态监测系统、构建采煤机健康状态评估指标体系、建立采煤机健康状态识别模型,以准确掌握采煤机健康状态。首先,针对采煤机易受环境因素影响发生故障,管理人员无法准确掌握采煤机运行状态的难题,通过分析采煤机结构,梳理其常见故障,确定反映采煤机运行状态的监测参数,设计采煤机健康状态监测系统方案,并在此基础上进行传感器选型、数据采集、通讯配置、监测界面设计,为完成采煤机健康状态监测系统奠定基础。其次,针对采煤机结构复杂、状态监测参数多且表征性不同的问题,利用灰色关联分析法构建采煤机健康状态评估指标体系;针对采煤机状态评估过程中权重分配不合理导致评估准确率低的问题,建立基于组合赋权法的采煤机健康状态评估模型,并验证模型的有效性。然后,针对DBN模型状态识别效率不理想的问题,结合人工蜂群算法（ABC）多目标优化的优势,提出基于ABC优化DBN的健康状态识别... 

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 选题背景及研究意义
        1.1.1 选题背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 采煤机监测系统研究现状
        1.2.2 设备健康状态评估研究现状
        1.2.3 人工神经网络状态识别研究现状
    1.3 论文研究内容
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 技术路线
2 采煤机健康状态监测系统方案
    2.1 采煤机结构及常见故障
        2.1.1 采煤机结构
        2.1.2 采煤机常见故障及监测参数
    2.2 采煤机健康状态监测系统设计
        2.2.1 采煤机健康状态监测系统框架
        2.2.2 采煤机健康状态监测系统功能
    2.3 采煤机健康状态监测系统
        2.3.1 传感器选型
        2.3.2 硬件采集模块
        2.3.3 上位机软件
    2.4 本章小结
3 采煤机健康状态评估与指标体系构建
    3.1 采煤机状态评估指标选取原则
    3.2 采煤机健康状态等级划分
    3.3 采煤机健康状态评估指标体系构建
        3.3.1 采煤机健康状态评估指标体系构建流程
        3.3.2 采煤机健康状态指标体系构建
    3.4 基于组合赋权法的采煤机健康状态评估模型
        3.4.1 评估指标数据无量纲处理
        3.4.2 健康状态评估指标权重
        3.4.3 灰色聚类评估白化权函数
        3.4.4 基于组合赋权法的采煤机健康状态评估流程
        3.4.5 基于组合赋权法的采煤机健康状态评估实验验证
    3.5 本章小结
4 基于ABC优化DBN的健康状态识别模型构建
    4.1 深度置信网络
        4.1.1 DBN网络结构
        4.1.2 受限玻尔兹曼机
    4.2 DBN模型的状态识别
        4.2.1 DBN训练
        4.2.2 DBN模型的状态识别
        4.2.3 DBN识别能力实验
    4.3 基于ABC优化DBN的健康状态识别模型
        4.3.1 人工蜂群算法
        4.3.2 基于ABC优化DBN的健康状态识别
        4.3.3 基于ABC优化DBN的健康状态识别模型实验验证
    4.4 本章小结
5 采煤机健康状态识别实验分析
    5.1 采煤机健康状态监测
    5.2 采煤机健康状态识别实验流程
    5.3 采煤机健康状态识别实验分析
    5.4 本章小结
6 结论与展望
    6.1 结论
    6.2 展望
致谢
参考文献
附录


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于AHP-熵权法的高铁接触网可信性评价研究[J]. 刘润恺,于龙,陈德明.  铁道科学与工程学报. 2019(08)
[2]基于深度置信网络的电力负荷识别[J]. 徐春华,陈克绪,马建,刘佳翰,吴建华.  电工技术学报. 2019(19)
[3]天地科技上海分公司采煤机智能化技术现状与展望[J]. 刘振坚,邱锦波,庄德玉.  中国煤炭. 2019(07)
[4]2025年中国能源消费及煤炭需求预测[J]. 谢和平,吴立新,郑德志.  煤炭学报. 2019(07)
[5]动车组辅助供电系统健康状态评估[J]. 赵峰,李渊琴,高锋阳,陈鲜.  铁道科学与工程学报. 2019(03)
[6]一种基于SCADA参数关系的风电机组运行状态识别方法[J]. 张帆,刘德顺,戴巨川,王超,沈祥兵.  机械工程学报. 2019(04)
[7]连续音素的改进深信度网络的识别算法[J]. 阴法明,赵焱,赵力.  应用声学. 2019(01)
[8]基于图像聚类的交通标志CNN快速识别算法[J]. 伍锡如,雪刚刚.  智能系统学报. 2019(04)
[9]核电厂重大设备健康状态的模糊综合评价方法[J]. 沈江飞,潘天成,毛晓明,吴天昊,顾访.  核动力工程. 2018(06)
[10]基于卷积神经网络的柴油发电机健康评估[J]. 赵东明,程焱明,曹明.  计算机科学. 2018(S2)

博士论文
[1]城市主次干路的路段行程时间估计与预测方法研究[D]. 李继伟.吉林大学 2012

硕士论文
[1]基于DBN的直升机飞行状态识别技术研究[D]. 徐坤坤.南昌航空大学 2018
[2]某型燃气轮机气路系统健康状态评估技术研究[D]. 肖杰.沈阳航空航天大学 2018
[3]基于物联网的采煤机状态监测及寿命管理系统的开发[D]. 段蛟龙.太原理工大学 2016
[4]基于多种自适应控制算法的A320飞机飞行效果研究[D]. 魏伟.中国民航大学 2012
[5]基于CAN总线的采煤机监控系统的研制[D]. 阎二乐.西安科技大学 2007



本文编号：3652430