煤矿通风机在线监测振动分析与故障诊断研究

目录

1 绪论

1.1 选题背景及研究意义

1.2 本课题国内外研究现状及发展趋势

1.2.1 煤矿主通风机在线监测系统的国内外研究现状

1.2.2 煤矿主通风机监测系统振动分析与故障诊断的发展趋势

1.3 课题的主要研究内容及章节安排

2 煤矿通风机故障类型解析及状态参数采集

2.1 通风机的系统组成及监测信号采集

2.1.1 通风机的系统组成及运行原理

2.1.2 通风机状态参数类型和样本采集布置

2.2 煤矿通风机故障类型

2.3 主通风机在线监测系统组成

2.3.1总体结构

2.3.2 数据采集

2.3.3 通信节点组成及工作流程

2.4 本章小结

3 煤矿通风机振动信号分析

3.1 常见振动分析方法

3.2 希尔伯特--黄变换

3.2.1 瞬时频率与固有模态函数

3.2.2 经验模态分解

3.2.3 希尔伯特谱与希尔伯特边际谱

3.3 集合经验模态分解法

3.3.1 经验模态分解缺陷

3.3.2 集合经验模态分解

3.4 煤矿通风机故障信号提取

3.5 本章小结

4 基于神经网络的通风机故障诊断分析研究

4.1 极限学习机算法理论

4.1.1 极限学习机

4.1.2 极限学习机算法

4.2 基于极限学习机的通风机故障分析

4.2.1 极限学习机仿真实验

4.2.2 基于其他算法的诊断效果比较

4.3 极限学习机故障分析模型的优化

4.3.1 粒子群优化算法

4.3.2 改进粒子群算法

4.3.3 改进粒子群的优化

4.4 基于IPSO-ELM算法的煤矿通风机故障分析

4.4.1 IPSO-ELM算法仿真

4.4.2算法对比

4.5 本章小结

5 煤矿通风机在线监测故障诊断测试

5.1 通风机故障诊断系统

5.2 煤矿通风机故障类型诊断测试

5.3 本章小结

6 结论

6.1 结论

6.2 展望

致谢

参考文献

附录