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关键词： 煤炭采矿   掘进技术   支护技术  

摘要： 随着国家的经济与社会的迅速发展,对能源及资源的需求日益增加,矿产浅层表面储备已经枯竭。要确保正常开采,就需要在埋藏较深,地质结构复杂的矿山进行开采。为确保矿山的安全,巷道掘进工作开展需要采取科学有效的方法及措施,推行支护技术。矿山生产的工作条件比较复杂,必须与支护设备相配合才能提高其安全保护程度。本文对煤矿采矿工程中巷道掘进和支护技术进行研究,分析技术要点,提出可行的施工意见。

关键词： 煤矿巷道掘进机   液压系统   随机振动控制   自适应逆控制技术   负载控制参量  

摘要： 煤矿巷道掘进机是矿业生产过程中的核心大型装置,其关键构成部分——液压系统无法避免随机振动负载的影响,致使液压系统作业稳定性很难保障,故提出煤矿巷道掘进机液压系统随机振动负载控制技术。基于光纤传感器、电流传感器、压阻式传感器获取液压系统随机振动信号相关数据,并提取其特征量,利用神经网络和D-S证据理论精准地确定液压系统随机振动信号,以获取到的随机振动信号结果为输入,通过自适应逆控制技术中的逆控制器实时调整控制输入,使实际输出控制参量与参考控制参量之间的误差最小化,进而得到更为准确的液压系统负载控制参量。利用所得的液压系统负载控制参量调整负载,实现煤矿巷道掘进机液压系统随机振动负载的有效控制。实验结果表明:所提技术能够将随机振动频率的范围控制在-0.1~0.3 Hz之间,可以保证液压系统作业的稳定性。

关键词： 仪控状态监测平台   智能仪表   故障诊断  

摘要： 在石油化工行业中,生产运行涉及众多的仪表设备协调工作,现场仪表设备长年累月不间断的工作,必然会出现各种的设备故障,仪表设备故障的发生会影响整个生产运行的安全。为了提高仪表设备的可利用率,降低设备维护成本,减少仪表设备故障影响生产,天津石化探索搭建仪控状态监测平台,实现对现场智能设备的运行状态进行实时监测,对设备的配置及参数的变更进行追踪管理,对现场设备故障进行诊断并形成故障诊断报告,提高设备维护效率,降低设备故障风险,推进仪控设备的预防性维护,预知性维修的管理理念,保障生产装置的安全、平稳运行。

关键词： 设备失效   性能失效模式识别   故障预警   故障诊断   预测性维护  

摘要： 通过结合钢铁企业现场实际,分析了工业设备性能失效模式识别研究应解决的关键技术问题,提出了构建设备关键部件自感知设计及故障数据集技术、基于深度学习的关键部件失效模式智能识别方法、数据模型的剩余寿命预测技术、监测数据与退化模型联合驱动的剩余寿命预测技术等,并将前述技术应用在钢铁企业轧钢预测性维护系统中,提前预警了轧机设备隐患,有效避免了产线非计划停机的重大损失。为钢铁行业设备关键部件监测、诊断技术的研究与进步提供参考。

关键词： 故障诊断   故障类型   随机森林   仿真实验  

摘要： 随着新时代新兴技术的发展,对变电站设备的故障诊断技术提出了更高的要求。变电站一旦出现设备故障,如果没有提前预警和处理,将会造成巨大影响。为此提出主动学习随机森林模型,对原始变电站设备数据提取数据样本集,并进行特征提取,将其用于构建自适应随机树,根据每棵随机树对应的权重,通过提出的投票机制,完成对已知故障的分类和对未知故障的检测。因此这种方法可以自动识别新的故障、自动调整模型,同时在随机森林模型的基础上创新地引入自适应投票机制提升模型分类准确率。分析结果验证了该方法的有效性,此外与传统的随机森林模型进行比较,其分类准确率、误识率和拒识率都表现优异。

关键词： 双层叠落区   变形控制   预测模型   动态优化系统   “Y”字型注浆  

摘要： 目前地铁盾构掘进期间对于沉降和变形的控制,常规技术路线多为根据现场实测数据,采取调整掘进参数、洞内注浆、洞外注浆等措施进行处理,是沉降发生后的被动处理措施,存在滞后效应。基于寻找一种解决滞后沉降影响的办法,进一步完善现有盾构施工掘进技术思路,确保施工安全,依托长春地铁6号线欧亚卖场站至飞跃广场站区间盾构隧道下穿公路隧道、既有铁路双层叠落区工程,开展技术攻关和研究。采用理论分析、预测模型搭建与训练和现场验证相结合的方法,研究地铁盾构近距离穿越双层叠落区段敏感结构变形控制关键技术,取得主要成果如下:构建基于改进粒子群优化的支持向量回归(IPSO-SVR)预测模型,为沉降预控提供理论依据,开发了盾构掘进参数动态调整优化系统并取得软著授权,实现盾构参数最优组合,盾构掘进对周边构筑物的影响降至最低;创新提出“Y”字型隧道注浆技术,提高了叠落区地层注浆效果并获得发明专利。

关键词： 电气设备   故障诊断   人工智能  

摘要： 本文深入探讨了电气设备故障诊断中人工智能的应用。阐述了电气设备故障诊断的现状及传统方法的局限性,详细介绍了人工智能在电气设备故障诊断中的基础理论、故障诊断方法分类、应用案例以及结合人工智能的方法。分析了人工智能对电气设备故障诊断的优势,包括提高诊断准确率和效率、增强系统可靠性和稳定性、降低维修成本、提高电气控制有效性和电气设备设计水平。最后展望了人工智能在电气设备故障诊断中的应用前景,强调不断探索创新以推动电气设备智能化发展。

关键词： 隧道掘进机   竖井   物料运输   煤矿巷道  

摘要： TBM在煤矿大巷开挖领域的应用日益增加,施工物料在巷道内运输对TBM施工效率、安全和质量具有重要影响。针对深井TBM大巷施工物料运输困难问题,开展全面分析研究,应用分块设计技术对TBM刀盘等大部件进行针对性设计,并开发了辅助运输工装,以克服TBM大件井下运输尺寸问题;对斜巷物料运输技术方案进行全流程设计,解决了长距离、大坡道物料提升困难难题;对TBM物料运输效率进行全面分析,为现场物料调度方案提出建议。从大件设备运输、长距离坡道运输、运输效率提升3个角度出发,分析主要问题,提出全新设计方案,顺利完成了超深竖井TBM大巷物料运输,保障了TBM效率。

关键词： 物联网技术   边缘计算   设备实时监测   设备故障诊断  

摘要： 针对目前电力自动化装备在线监控与故障诊断中所面临的数据处理滞后、响应时间缓慢等问题,本项目拟采用边界计算技术,实现对电力系统的在线监控与故障诊断。提出了一种基于网络边界的数据处理与分析方法,既保证了数据的实时处理,又减轻了中央服务器的工作量。通过边缘计算节点的部署,实现了近实时的故障检测与诊断,可大幅降低系统的失效响应速度,提升失效处理效率。另外,这种方式也增加了数据传送的安全性,降低了传送过程中可能出现的数据遗失的危险。本项目的研究成果将为电力自动化装备的运行效率、缩短故障响应时间、增强数据处理的安全性提供重要的理论和技术支撑。

关键词： 提升机   故障诊断   远程监测   数据收集   辅助评价  

摘要： 煤矿提升机对煤矿安全生产至关重要。为保障提升机安全稳定运行,研究了煤矿提升机远程实时交互式故障诊断技术,提出了由数据感知与处理、实时监测平台、远程监管和远程维护4部分组成的提升机远程实时交互式系统架构,在总结现场经验基础上,提出了原理判断方法、逼近法、故障规律法、比较法、假设法和系统多维思维法6种适用于排除提升机故障的方法,提出了基于工作流的设备定期检修和基于支持向量机的设备运行状况辅助评价方法。现场应用表明:系统运行状况良好,稳定可靠,提升了煤矿提升机的信息化管理水平。