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公开(公告)号：CN103487250A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201310464561.2
申请日：2013-10-08
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种融合二维投射的自回归分析实现煤矿设备预知维护，涉及煤矿主扇风机和提升机。本发明的诊断方法是从设备监测监控系统中提取振动信号，经数据分析和计算得出24个特征指标用以描述设备运行状态；对所述24个特征指标分别提取一个时间序列并各自进行自回归分析，得到各自对应的预测因子；利用二维投射将所述预测因子投射到二维空间，分别建立预测因子投射值与相对应的特征指标值的拟合函数，分别推算出24个特征指标的未来值；再通过对所述24个特征指标的未来值在最佳投射像方向矩阵下进行投射，根据投射值的分布情况判断设备未来运行状态的趋势，从而实现对煤矿设备的预知维护。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103471870B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310464600.9
申请日：2013-10-08
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种基于二维投射的特征指标对煤矿设备状态识别的聚类性和敏感性研究方法，涉及煤矿主扇风机和提升机。本发明的研究方法是采集不同设备状态下的振动信号并加工处理得到24种特征指标，所述24种特征指标包含13个时域特征指标和11个频域特征指标，然后利用二维投射方法将所述24个特征指标投射到二维空间，提出最佳投射方向矩阵有效的避免了单一投射方向下在寻优过程中对新空间的探索能力有限、容易收敛到局部最优解、结果稳定性可靠性差的缺点，研究在最佳投影方向矩阵下所述24种特征指标的投影分布特点；提出用极差系数、平均差系数、离散系数、主轴线相对系数和均值系数来研究24种特征指标的投影值，从而实现所述24特征指标对不同故障的敏感性和聚类性的衡量和评价。
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公开(公告)号：CN103487275B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310464597.0
申请日：2013-10-08
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G01M99/00
Abstract: 本发明公开了一种煤矿设备状态识别和预警方法，涉及煤矿主扇风机和提升机。本发明的诊断方法是从设备监测监控系统中提取振动信号，经数据分析和计算得出24个特征指标用以描述设备运行状态，利用二维投射方法将所述24个特征指标投射到二维空间，得到投射值的分布特征。由于所述特征指标的投射值分布对于某一固定设备在正常运转状态下是固定不变的，并以此建立特征评价指标体系，那么通过观察待评估的某一时刻的24个特征指标的投射分布与所述特征评价指标体系相对比，即可判断所述某一时刻设备运行状态是否存在异常，进而提醒工作人员采取相应的维护措施。
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公开(公告)号：CN103487275A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201310464597.0
申请日：2013-10-08
Applicant: 中国矿业大学(北京)
IPC: G01M99/00
Abstract: 本发明公开了一种煤矿设备状态识别和预警方法，涉及煤矿主扇风机和提升机。本发明的诊断方法是从设备监测监控系统中提取振动信号，经数据分析和计算得出24个特征指标用以描述设备运行状态，利用二维投射方法将所述24个特征指标投射到二维空间，得到投射值的分布特征。由于所述特征指标的投射值分布对于某一固定设备在正常运转状态下是固定不变的，并以此建立特征评价指标体系，那么通过观察待评估的某一时刻的24个特征指标的投射分布与所述特征评价指标体系相对比，即可判断所述某一时刻设备运行状态是否存在异常，进而提醒工作人员采取相应的维护措施。
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公开(公告)号：CN103487250B
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201310464561.2
申请日：2013-10-08
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种融合二维投射的自回归分析实现煤矿设备预知维护，涉及煤矿主扇风机和提升机。本发明的诊断方法是从设备监测监控系统中提取振动信号，经数据分析和计算得出24个特征指标用以描述设备运行状态；对所述24个特征指标分别提取一个时间序列并各自进行自回归分析，得到各自对应的预测因子；利用二维投射将所述预测因子投射到二维空间，分别建立预测因子投射值与相对应的特征指标值的拟合函数，分别推算出24个特征指标的未来值；再通过对所述24个特征指标的未来值在最佳投射像方向矩阵下进行投射，根据投射值的分布情况判断设备未来运行状态的趋势，从而实现对煤矿设备的预知维护。
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公开(公告)号：CN103471870A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310464600.9
申请日：2013-10-08
Applicant: 中国矿业大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种基于二维投射的特征指标对煤矿设备状态识别的聚类性和敏感性研究方法，涉及煤矿主扇风机和提升机。本发明的研究方法是采集不同设备状态下的振动信号并加工处理得到24种特征指标，所述24种特征指标包含13个时域特征指标和11个频域特征指标，然后利用二维投射方法将所述24个特征指标投射到二维空间，提出最佳投射方向矩阵有效的避免了单一投射方向下在寻优过程中对新空间的探索能力有限、容易收敛到局部最优解、结果稳定性可靠性差的缺点，研究在最佳投影方向矩阵下所述24种特征指标的投影分布特点；提出用极差系数、平均差系数、离散系数、主轴线相对系数和均值系数来研究24种特征指标的投影值，从而实现所述24特征指标对不同故障的敏感性和聚类性的衡量和评价。
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