矿井主通风机在线监测与故障诊断系统

• 作者: 司颉 张锋军 李曼
• 来源期刊: 仪表技术与传感器
• 学科: 工学
• 关键词: 通风机 在线监测 小波包 神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 62-63,110
• 页数: 3页
• 分类号: TD76
• 字数: 1748字
• 语种: 中文

摘要

文中以矿井主通风机为对象,对其常见故障类型、表现特征进行了研究和分析,确定了可反映风机运行状态和性能的主要监测参数.构建了以计算机为核心的硬件平台,设计开发了相应的监测和故障诊断程序,实现了通风机的重要参数的实时监测和常见故障诊断.故障诊断采用了以通风机的振动信号为诊断依据,利用小波包分解技术从不同频带中提取故障特征信息,作为BP网络的故障样本,建立故障智能诊断系统的方法.该研究对提高矿井通风机运行的安全性和故障诊断的准确性,保证煤矿安全高效生产具有重要的现实意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李曼	西安科技大学机械工程学院	46	223	9.0	13.0
2	张锋军		4	21	2.0	4.0
3	司颉	西安科技大学机械工程学院	1	17	1.0	1.0