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关键词： 煤矿   掘进巷道   顶板支护技术  

摘要： 煤矿掘进巷道的顶板支护技术是确保矿井安全生产的关键环节,随着煤矿开采深度的增加和地质条件的复杂化,顶板管理面临着前所未有的挑战。有效的顶板支护不仅能够保障矿工的安全,还能提高矿井的生产效率。因此,深入探析和优化顶板支护技术,对于提升煤矿安全管理水平具有重要意义。基于此,本文主要对煤矿掘进巷道的顶板支护技术进行了简要的分析,希望可以为相关工作人员提供一定的参考。

关键词： 故障诊断   集成辛奇异值模态分解   拉格朗日乘子   降噪  

摘要： 对时间序列的分析是机械故障诊断领域中最为重要的手段,但是拾取的信号往往包含大量干扰噪声,严重影响故障诊断的准确性。因此,提出一种集成辛奇异值模态分解(Ensemble Symplectic Singular Mode Decomposition,ESSMD)降噪方法。在ESSMD方法中,采用互信息函数法和GP算法自适应设置参数,并构造辛几何相似变换矩阵,进而获得降噪分量信号。然而,通过辛几何相似变换获得的分量可能耦合噪声信息,难以通过传统的“筛选”分量进行降噪。为了弱化分量信号中的耦合噪声,在ESSMD中进一步引入拉格朗日乘子,抑制分量中噪声对纯信号信息的干扰,获得更加纯净的纯信号矩阵。仿真和实验结果表明,ESSMD能够有效减少信号中包含的噪声。

关键词： 微小故障诊断   中心损失   多层感知机   自注意力机制  

摘要： 针对工业过程数据的局部相关性、动态特性以及微小故障特征分布重叠的特点,提出一种中心聚合自注意力多层感知机(CPSAMLP)微小故障诊断方法。在数据处理中采用滑动窗口在时间维度和空间维度滑动,增强数据的动态特性,在传统多层感知机中,加入自注意力机制,对关键特征信息重新分配权值,在原有的交叉熵损失函数中引入中心损失项,使特征向量向特征中心靠拢,解决了微小故障特征分布重叠的问题,提升模型对微小故障的识别能力。在TE过程和青霉素发酵过程进行仿真验证,并与多层感知机(MLP)、自注意力多层感知机(SAMLP)方法进行对比,结果显示CPSAMLP故障诊断效果更优,平均准确率分别达到83.58%和97.35%,验证了所提方法的有效性。

关键词： 桥式起重机   欠驱动系统   超螺旋滑模控制   防摇控制   Lyapunov函数   鲁棒性  

摘要： 以桥式起重机为研究对象,针对其在三维复杂欠驱动系统中因状态参量高度耦合而导致动力学方程难以线性化处理和滑模控制器本身控制力输出的高频抖振等系列问题,设计一种基于分层滑模控制的改进超螺旋滑模控制器,以期当负载质量和钢丝绳长度等参数不断变化时,仍能实现对起重机的精确定位并有效抑制负载摆角.采用Lyapunov函数对控制器稳定性和可行性进行证明,通过搭建物理模型对所研究内容进行验证,仿真与实验结果的一致性证明了所提出的控制器对抑制负载摆动现象具有较好效果.以上结果表明所研究的控制器能够在不降低系统鲁棒性的前提下有效消除系统抖振并抑制负载摆角幅度,具有重要的理论意义与应用潜力.

关键词： 矿井掘进工作面   冲击地压   防治技术  

摘要： 随着煤炭开采深度的增加,煤层顶板的冲击地压问题日益突出,特别是在矿井掘进工作面。冲击地压是一种煤层应力快速释放和转移的现象,给矿井生产安全带来了严重威胁。探讨并实践针对矿井掘进工作面冲击地压防治技术,对于提高生产效率、保障矿工安全具有重要意义。本文将围绕冲击地压防治技术进行分析和探讨工作提高生产效率。

关键词： 煤矿   机电设备   故障诊断   维修技术  

摘要： 黑色染料担当能源储藏库,在工业生产领域当中占据着极为重要的地位。但是,在煤矿行业当中,经常会遇见机械设备出现故障、维修过程拖延以及潜在的安全隐患等等问题,对矿井作业流程的连续性以及安全措施的实施造成了极为严重的影响。以往的维修技术致使工作效率低下、人工成本较高,迫切需要引进高新的技术手段,以此来增进问题诊断速度以及维修效能,有效推进煤矿行业的健康发展。

关键词： 智能化   振动筛   智能化选型   在线监测   故障诊断  

摘要： 智能化矿山是践行双碳目标的必经之路。其中智能化设备的发展是智能化矿山建设的重要一环。文章结合当前的国际形势与国家政策,概述了振动筛分设备智能化的研究背景,总结了振动筛分设备的智能化选型、设计、制造及应用方面的研究进展,阐述了振动筛分设备智能化在虚拟技术、在线监测及故障诊断、自动控制等方面的研究方向,指出了振动筛智能化发展过程中存在的如智能化认识程度有待提升、智能化实施水平需进一步提高、智能化标准体系未完全构建等问题,并结合我国制造业的新形势,提出了相应的对策与建议,以期为振动筛分设备的智能化提供思路。

关键词： LSTM   主成分分析   轧制过程   故障诊断  

摘要： 针对精轧部分辊缝控制执行器失效和冷却水阀故障难以诊断,且轧制过程具有数据结构复杂、前后时刻有影响、非线性强等特性,提出了基于PCA-LSTM的轧制故障诊断模型。使用主成分分析(PCA)提取精轧部分关键特征,提高了轧制过程网络训练时的迭代速度,降低了LSTM网络的输入维度和预测难度。将提取后的特征数据作为LSTM网络的输入,将故障类别作为输出,使用PCA-LSTM故障诊断模型对两类故障进行诊断。通过比较PCA-LSTM、LSRM、BP神经网络诊断结果表明,采用PCA-LSTM诊断模型后的数据训练网络迭代速度更快,且诊断正确率超过99%,诊断效果优于普通LSTM和BP神经网络。

关键词： 电机轴承   多通道信号   故障诊断   截断高阶奇异值分解   降噪  

摘要： 电机在运行过程中轴承承担着高频载荷运动,单一通道信号识别无法保障故障识别精度。为了进一步降低轴承多通道信号滤波干,设计了一种基于截断高阶奇异值分解(HOSVD)的电机多轴承故障诊断方法。通过多通道故障降噪方法对多通道信号实施滤波处理。三个轴承故障实例表明,域内特征无法针对轴承的健康状态进行有效的识别。该方法可以同时提取大量通道中的外圈和内圈故障特征,比较理想地提取出大量通道轴承外、内的故障特征,所提方法的有效性得到验证。

关键词： 火力发电厂   高压开关设备   故障诊断   检修方法  

摘要： 火力发电厂是电力系统的重要组成部分,其能够将化石能源转换为大量的电力能源,供给给各行各业。而在火力发电厂运行过程中,最重要的便是需要做好高压开关设备的故障诊断与日常维护保养工作,如若高压开关设备在运行过程中出现故障问题,那么轻则会使得部分电气设备受到影响,重则可能会导致整个火力发电厂处于瘫痪状态,造成严重的经济损失。因此本文将通过火力发电厂高压开关设备故障诊断的重要性、常见故障类型、故障诊断与检修方法以及故障预防措施等几个方面内容对其进行具体的研究分析。