一种基于PHM的煤矿设备故障检测方法、介质及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于PHM的煤矿设备故障检测方法、介质及系统，属于煤矿设备故障检测技术领域，包括：基于PHM采集运行数据,包括振动、电流等指标；接下来对数据进行预处理,去噪和提取特征。基于预处理数据,建立涵盖动力学、电气特性及磨损等的数学模型,并通过参数辨识和优化得到优化模型。将优化模型离散化,构建多维状态空间,定义正常状态和故障状态。基于A*算法搜索从正常到各故障状态的最短路径,计算故障发生的难易程度,得到故障权重向量。将实时数据输入优化模型,计算当前状态到各故障终点的距离,结合故障权重,输出故障概率分布及预警信息，解决了现有技术难以满足故障诊断准确性、可靠性和可解释性的需求的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于煤矿设备故障检测，具体而言，涉及一种基于phm的煤矿设备故障检测方法、介质及系统。

技术介绍

1、由于煤矿环境恶劣,设备长期承受振动冲击、高温高湿等严苛条件,容易出现各种故障,如轴承磨损、齿轮破损、电机绕组短路等。这些故障一旦发生,不仅会造成设备损坏,还可能引发严重的安全事故。因此,如何对煤矿设备进行有效的故障诊断和预警,成为业界关注的重点问题。目前,煤矿设备故障诊断的常用方法主要包括:基于经验规则的故障诊断、基于数据驱动的故障诊断,以及基于物理模型的故障诊断。

2、1.基于经验规则的故障诊断方法主要依赖专家的经验知识,建立故障诊断规则库,通过特征参数的阈值判断来识别故障。这种方法简单直观,但适用范围有限,无法应对复杂的多故障情况。

3、2.基于数据驱动的故障诊断方法利用机器学习、神经网络等技术,从大量运行数据中提取故障特征,训练出故障识别模型。这种方法能够适应复杂故障,但需要大量历史数据作为支撑,且模型的诊断可解释性较弱。

4、3.基于物理模型的故障诊断方法,建立描述设备运行机理的数学模型,通过对比实测数本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于PHM的煤矿设备故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于PHM的煤矿设备故障检测方法，其特征在于，所述动力学方程组用于描述设备的机械运动特性,包括位移、角度、角速度之间的关系。

3.根据权利要求2所述的一种基于PHM的煤矿设备故障检测方法，其特征在于，所述电气特性方程组用于描述设备的电气性能,包括电流、电压、功率、电磁转矩之间的关系。

4.根据权利要求3所述的一种基于PHM的煤矿设备故障检测方法，其特征在于，所述磨损方程组用于描述设备关键部件的磨损过程,包括磨损量、材料硬度、剩余寿命之间的关系。

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【技术特征摘要】

1.一种基于phm的煤矿设备故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于phm的煤矿设备故障检测方法，其特征在于，所述动力学方程组用于描述设备的机械运动特性,包括位移、角度、角速度之间的关系。

3.根据权利要求2所述的一种基于phm的煤矿设备故障检测方法，其特征在于，所述电气特性方程组用于描述设备的电气性能,包括电流、电压、功率、电磁转矩之间的关系。

4.根据权利要求3所述的一种基于phm的煤矿设备故障检测方法，其特征在于，所述磨损方程组用于描述设备关键部件的磨损过程,包括磨损量、材料硬度、剩余寿命之间的关系。

5.根据权利要求4所述的一种基于phm的煤矿设备故障检测方法，其特征在于，所述故障经验方程组用于描述设备常见故障的演变规律,包括故障概率、平均故障时间、故障特征信号之间的关系。

6.根据权利要求5所...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟恩主，何晔，周兴策，张辉，李国蒙，赵坤，王作，
申请(专利权)人：昆明煤炭设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：

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