[01188697]矿山装备智能诊断、健康维护方法与技术

提高矿山装备的可靠性、安全性和可维护性,最大限度避免安全事故,为先进矿山装备研发提供理论和技术支持,是开发新一代先进矿山装备和提升国内产品竞争力的重要技术基础难题,是推进湖南省尤其是湘潭市的两型社会、新型工业化城市建设、实现富民强省战略的迫切需求,是政府、学术界和企业关注的热点问题。项目通过研究矿山装备信号测试及故障特征提取方法、集成监控方法与技术、基于小样本的智能诊断技术及专家系统和基于状态检测的矿山装备健康维护方法与技术,形成了保证矿山企业装备安全、高效运行的智能检测、诊断和健康维护理论与技术体系,为提高矿山装备的安全性、可靠性和维护性等整机性能打下了坚实的理论基础。 主要研究内容如下： 1.矿山装备信号测试及故障特征提取方法研究 针对湘潭市生产的主要矿山装备,研究相关产品在矿山恶劣的工作环境下信号测试技术、微弱故障信号消噪及特征提取技术、参数预警技术,提出适用于具体产品的最优监测与诊断方案。 2.集成监控方法与技术研究 研究基于无线方式的多点远程实时监控原理、方法与技术,集高速数据采集、压缩、传输于一体的软硬件技术,适用于集成监控的矿山装备接口技术。 3.基于小样本的智能诊断技术及专家系统研究 利用SVM对小样本机器学习的优越性能,研究基于SVM的专家系统技术;利用知识网格对知识管理的优势,研究基于知识网格的专家系统技术。 4.基于状态检测的矿山装备健康维护方法与技术研究 应用模糊数学和评价理论,构建矿山装备健康状态综合评价模型;建立健康维护策略优化模型,开展健康维护技术与优化决策理论研究。 5.针对矿山装备远程无线监测系统中存在的数据传输速率低、抗干扰能力不足等问题,研究了基于SOPC（可编程片上系统）的扩频通信矿山装备远程无线监测系统。