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采煤机械液压系统故障监测诊断技术的现状和发展.docx

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上传人:一米阳光 文档编号:103286 上传时间:2022-02-25 格式:DOCX 页数:3 大小:18.16KB
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资源描述

1、采煤机械液压系统故障监测诊断技术的现状和发展采煤机械液压系统故障监测诊断技术的现状和发展采煤工程机械液压系统故障监测诊断技术是随着液压设备自动化和复杂化的发展而发展的,具有一定的发展前景和发展途径,能够紧跟时代的潮流,进行适当的诊断和监测,保证工程机械液压系统的正常运行。工程机械液压系统故障监测诊断技术是随着液压设备自动化和复杂化的发展而发展的,是将医疗诊断中的思想推广到了工程当中的技术。工程机械液压系统具有响应快、精确度高和功率大等优点,被广泛地运用在冶金和制造领域。但是需要注意的是工程机械液压系统比较容易出现一些隐蔽性极强的故障,并受到了很多方面的影响,维修人员应当加强自身能力的培养,更加

2、专业的进行检测和维修。因为工程机械液压系统一旦出现了故障会严重影响整个环节的运行,严重时甚至会威胁到他人的生命安全,维修人员肩负着重要的维护责任。采煤工程机械液压系统故障监测诊断技术的研究现状采煤工程机械液压系统故障监测诊断技术的研究现状在现在的采煤机械液压系统中存在着一些问题,需要通过使用一些检测方法发现问题的根源,然后才能够进行维修和改善。1.1 主观诊断法主观诊断法是比较简单的一种诊断方法,主要是依靠一些比较简单的仪器和维修人员的个人经验,对故障发生的原因进行判断,并确定故障发生的部位。这种诊断方法对维修人员的个人要求比较高,要求他们掌握着丰富的故障机理知识并具有相当丰富的实战经验。在采

3、煤机械系统中一般会采用“听”“看”“摸”“测”四种方法,通过对采煤机械系统运作的声音,尤其是机修齿轮转动的声音进行仔细的听辨,能够根据声音的改变进行相应的检查研究。其次便是看,通过眼睛对采煤机械所处的环境进行观测,联系不同环境对机械的影响,能够进行相应的分析,获得一定的结论。然后是触摸机械和测电流电压进行诊断,能够通过采煤机械的机体的温度进行问题的检测,也可以通过观察电流和电压的方式进行检测。1.2 基于模型诊断法采煤机液压系统控制具有比较多的功能,能够进行输送机升降、摆动,割头机升降以及产办升降和支护部位的伸缩。这些功能都构成了一个相对独立的液压回路,想要具体的分析是哪一部分出现了问题就需要

4、构建相应的模型,通过对模型的研究和诊断来判断采煤机械内部系统存在的问题。基于模型诊断法具有一定的实际操作意义,也能够获得一些显著的成果,但是,由于现代工程机械液压系统过于复杂,受到的影响因素太多,并不是每一个地方都可以进行数据测量和分析的,这样就让最终建模的效果不理想,也不够全面,容易丢失一些重要的部分。1.3 智能诊断法工程机械液压系统故障监测诊断技术中的智能诊断法是人工智能技术在工程机械液压系统故障监测诊断中的具体运用,是计算机技术和诊断技术相互结合的结果。能够快速的从采煤机械液压系统中获取信息并对信息进行整理和分析,成功的识别故障对象。智能技术具有比较高端的科学依据,能够结合各种比较高科

5、技的技术进行数据分析和故障分析,获得比较精确的结果。具体方式主要有从预测角度运用神经网络进行动态模型检测、利用神经网络非线性跟踪能力对故障进行诊断、建立比较强大的专家系统等。这些方式充分利用了网络的方便性和科学性,加强了工程机械液压系统故障监测诊断技术的科学性和智能性,能够更好地额对故障进行分析和检测,同样能够进行及时的处理和改进。采煤工程机械液压系统故障监测诊断技术的发展采煤工程机械液压系统故障监测诊断技术的发展随着科学技术的快速发展,对采煤机械液压系统故障的监测诊断也会不断的发展,总体来说主要有以下趋势和发展前景:2.1 多种技术方法相结合影响采煤工程机械液压系统的因素有很多,具有多样性和

6、复杂性,想要获得一个比较完整精确的诊断结果,就必须将各种技术结合起来,共同发展,相互促进。在建设工程机械液压系统故障分析系统时, 来,通过不同的表达方法,将信息更快更准确的传递出来,能够让维修技术人员更加方便的获取系统内部的信息。2.2 理论知识和实践经验相结合为了提高工程机械液压系统故障分析检测系统的智能化,在研发这一系统的时候越来越重视理论知识和实际经验的结合。通过对研究对象结构、功能和特点等知识的理解,使用不同的表达方式,构成不同类型的知识宝库,让不同的实践经验和相应的知识点结合起来,在每个固定的系统中构件相应的子系统,并建立一个起到关联作用的中心系统。在这个中心系统当中对整个检测系统的数据进行分析和整合,并进行理论知识和实际操作之间的转换,让整个诊断过程更加的可靠,也让最终的解决办法能够更加的具有实际操作性。2.3 多种故障诊断方法的混合将多种诊断方法混合在一起已经变成了工程机械液压系统故障监测诊断系统的发展趋势。一般会将专家系统和神经网络系统相结合,或者将模糊逻辑、专家系统和神经网络相结合,综合各种诊断方法中的优点,让智能故障检测更加的具有说服力和准确性。2.4 虚拟技术的不

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