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题名煤矿机电设备运行故障智能监测方法研究
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作者
周之榛
刘亚丹
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机构
国能神东煤炭集团有限责任公司物资供应中心
国能神东煤炭集团有限责任公司矿业服务公司
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出处
《中国煤炭》
北大核心
2025年第3期110-117,共8页
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基金
陕西省教育厅协同创新中心项目(20JY046)。
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文摘
煤矿机电设备在充满粉尘、高温、高湿环境下,长时间和高负荷运行过程中容易引发各种故障,当前以振动信号阈值为基础的检测模式,由于所在区域过大造成信号衰减,检测效果较差。基于此,提出了一种基于振动区间二元假设模型的智能监测方法。分析了煤矿机电设备运行过程中振动信号获取方式,详细阐述了煤矿机电设备运行故障智能监测方法设计。研究结果表明,基于振动区间二元假设模型的智能监测方法能较为精确地获取设备振动功率,且在煤矿机电设备运行故障监测过程中,误检概率在0.007以内,漏检概率在0.015以内,能够有效且较为准确地监测到煤矿机电设备的运行故障,为煤矿机电设备的稳定运行提供保障。
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关键词
煤矿机电设备
运行故障监测
振动功率
智能监测
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Keywords
coal mine electromechanical equipment
operation fault monitoring
power of vibration
intelligent monitoring
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分类号
TD76
[矿业工程—矿井通风与安全]
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