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题名选煤厂设备健康信任度判别方法研究与实践
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作者
刘卫东
孙文达
张震
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机构
中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心
兖州煤业股份有限公司兴隆庄煤矿
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出处
《煤炭科学技术》
CAS
北大核心
2015年第12期104-108,共5页
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基金
"十二五"国家科技支撑计划资助项目(2012BAH12B02
2013BAK06B05)
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文摘
针对选煤厂设备故障模式先验未知的不利条件,提出选煤厂设备健康信任度判别方法。根据选煤厂设备滚筒轴座测量采样的振动数据建立时间序列,选取设备正常运行特征参数作为正常工作的模态集,建立基于模态的健康信任度预报方法,其中,特征参数的选择主要是依据频率贴近度。通过对滚筒轴座测量的振动数据进行训练,建立最优模态集,再利用该模态集对滚筒轴座的其他振动测量数据进行判断,从而判断滚筒轴座是否偏离正常工作状态,得出设备健康信任度的判别依据。将选煤厂设备健康信任度判别方法应用于兴隆庄煤矿选煤厂设备监测中,监测结果表明,该方法可区分正常与故障2种状态,并具有运算量适中的特点。
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关键词
选煤厂
健康信任度
模态集
时间序列
数据挖掘
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Keywords
coat preparation plant
health trust degree
modal set
time sequence
data mining
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分类号
TD67
[矿业工程—矿山机电]
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