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采煤机电动机故障诊断专家系统的研究与应用
  • ISSN号:1002-0411
  • 期刊名称:《信息与控制》
  • 时间:0
  • 分类:TP182[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛125105
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51274118);教育部博士点基金资助项目(200801470003).
中文摘要:

为了能及时准确地发现采煤机电动机故障,快速地对电机故障进行诊断处理、减小损失,针对采煤机电动机中常见的滚动轴承故障特点,提出了一种新的故障类型诊断方法.通过优化小波参数有效地提取故障信号的频段特征,再利用改进的专家系统对所获特征进行辨识,诊断出具体故障类型,给出预警信息和维修策略.研究结果表明:采煤机电动机故障诊断专家系统能够正确判断滚动轴承常见故障,满足现场实时监控和故障预警要求,而且诊断结论符合现场实际.

英文摘要:

In order to diagnose faults of the shearer motors timely and accurately, and handle the motor faults quickly and to reduce losses, a new method is introduced to diagnose the specific type of fault based on the characteristics of common faults in roiling bearings which maintenances strategy is put forward and warning information is provided by means of optimizing the wavelet parameters to obtain frequency feature of the fault efficiently and these features are identified based on an improved expert system. The research results show that the expert system for fault diagnosis of shearer motor can correctly judge the common faults of rolling bearings and satisfy the requirements of real-time monitoring and fault warning, and the diagnostic conclusion is consistent with the actual site conditions.

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期刊信息
  • 《信息与控制》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院沈阳自动化研究所
  • 主编:王天然
  • 地址:沈阳市南塔街114号
  • 邮编:110016
  • 邮箱:xk@sia.cn
  • 电话:024-23970049
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-0411
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1138/TP
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 全国优秀期刊三等奖,中科院优秀期刊三等奖,辽宁省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12960