[发明专利]智能控制刮板输送机故障诊断系统及故障诊断方法

说明书

技术领域

本发明涉及智能控制刮板输送机监控技术领域，尤其涉及一种智能控制刮板输送机故障诊断系统及故障诊断方法。

背景技术

随着智能控制技术在煤矿井下刮板输送机领域的应用，设备自动化、智能化水平越来越高，构造越来越精细化和复杂化，对于设备整体或某一个部件来说，产生故障或失效的潜在因素也在剧增。如果能够及时发现并解决智能控制刮板输送机运行中出现的故障才能保证生产的连续性，提高设备使用效率。而想要及时发现并解决这些故障，需要大量的人类专家经验知识和时间成本，所以，有必要建立一种高效的智能控制刮板输送机的故障诊断方法，有效提高智能控制刮板输送机故障诊断的技术水平，减少人力和物力投入，降低对设备维护人员个人能力的要求，智能识别出设备常见故障、迅速定位故障部件并给出故障基本原因和解决措施。

发明内容

有必要提出一种实时监控刮板输送机是否故障的智能控制刮板输送机故障诊断系统。

有必要提出一种智能控制刮板输送机故障诊断方法。

一种智能控制刮板输送机故障诊断系统，包括分布式工况数据采集模块和数据分析模块，分布式工况数据采集模块设置在刮板输送机上，并与刮板输送机的各个机械部件连接，以按照系统预设时间周期对各个机械部件运行的原始工况数据进行采集，并将采集到的原始工况数据提供至数据分析模块，数据分析模块包括数据筛选单元、比较单元、故障诊断单元，数据筛选单元将所述原始工况数据进行筛选，进而剔除不合格数据，并将筛选后的有效工况数据提供至比较单元，在比较单元内预设与有效工况数据类型对应的工况阈值，比较单元将所述有效工况数据与工况阈值对应比较，并将大于工况阈值的数据提供至故障诊断单元，以形成故障特征，故障诊断单元还将所述故障特征按照故障诊断算法进行分析，依据分析结果形成故障诊断结论。

一种智能控制刮板输送机故障诊断方法，包括以下步骤：

采集刮板输送机各个机械部件的原始工况数据；

对采集到的原始工况数据进行筛选，进而剔除不合格数据，再对筛选后的有效工况数据与工况阈值进行比较，将比较大于工况阈值的故障特征提供至故障诊断单元，由故障诊断单元按照故障诊断算法进行分析，依据分析结果形成故障诊断结论。

本发明通过推理预测设备的运行状态并在设备发生故障时提供故障具体原因及处理措施；有效控制故障范围的扩大并缩短故障检修的停机时间，提高设备生产效率。

附图说明

图1为智能控制刮板输送机故障诊断系统的功能模块图。

图2为分布式工况数据采集模块和数据分析模块的功能模块图。

图3为采集单元与机械部件的连接示意图。

图4为数据筛选单元内设置的实时工况数据表示意图。

图5为比较单元内设置的工况触发阈值表示意图。

图6为故障诊断单元内设置的诊断算法表示意图。

图中：采集单元10、数据筛选单元20、比较单元30、故障诊断单元40、故障处理预案指示单元50。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

参见图1至图6，本发明实施例提供了一种智能控制刮板输送机故障诊断系统，包括分布式工况数据采集模块和数据分析模块，分布式工况数据采集模块设置在刮板输送机上，并与刮板输送机的各个机械部件连接，以按照系统预设时间周期对各个机械部件运行的原始工况数据进行采集，并将采集到的原始工况数据提供至数据分析模块，数据分析模块包括数据筛选单元20、比较单元30、故障诊断单元40，数据筛选单元20将所述原始工况数据进行筛选，进而剔除不合格数据，并将筛选后的有效工况数据提供至比较单元30，在比较单元30内预设与有效工况数据类型对应的工况阈值，比较单元30将所述有效工况数据与工况阈值对应比较，并将大于工况阈值的数据提供至故障诊断单元40，以形成故障特征，故障诊断单元40还将所述故障特征按照故障诊断算法进行分析，依据分析结果形成故障诊断结论。其中，工况阈值为预先设置的反映各个机械部件的正常运行的工况数据的极限值，超过该极限值则表示该机械部件已经形成故障或产生故障隐患。