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面向矿山装备智能运维的油液在线监测技术及应用

编号:
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商品介绍

本书通过对油液理化特性参数变化与不同信号融合分析,不仅能监测矿山装备的运行状态,更能够做到早期的故障诊断,解决了振动信号受干扰严重的不足,为矿山装备智能运维提供了新的思路。

本书围绕矿山装备智能运维的发展需求,针对传统运维模式中存在的效率低、故障预警滞后等问题,系统阐述油液监测技术在智能运维体系中的核心作用与应用价值。本书内容涵盖油液监测的基本原理、离线检测与在线监测方法、关键理化参数传感技术;深入探讨了多源监测数据的特征提取与信息融合策略,并在此基础上构建了基于CNN、RNN等深度学习的智能故障诊断模型;结合齿轮传动系统、采煤机摇臂等典型矿山装备场景的实证案例,验证了相关技术的可行性与有效性。同时,本书进一步探讨了油液监测与振动、红外等技术的融合应用,分析其智能化、多参数协同及传感器创新方向的发展趋势,旨在为矿山装备的故障早期预警与高效运维提供技术支撑,推动行业运维模式向预测性维护转型升级。

主要从事难采煤岩高效开采技术与装备、机电装备状态评估与寿命预测、计算力学等方面的研究工作。先后承担国家自然科学基金、山东省自然基金、青岛市应用研究项目及企业横向课题6项,参与国家重点研发、国家科技重大专项、工信部高新技术船舶科研项目以及企业合作等项目10余项。发表SCI/EI检索论文30余篇,授权发明专利5项。获得山东省科技进步二等奖1项、中国交通运输协会科学技术二等奖1项、中国商业联合会科学技术二等奖1项。

目录第1章矿山装备智能运维概述11.1矿山装备的运维挑战与需求11.2矿山装备智能运维的关键技术与发展趋势31.3油液监测在智能运维中的核心地位101.4本章小结12第2章油液监测技术的原理及应用132.1油液监测技术的研究意义132.2油液监测技术的国内外研究现状152.2.1油液离线检测技术152.2.2基于油液理化特性的故障诊断方法212.3油液在线监测技术应用282.3.1油液监测与振动监测融合282.3.2油液监测与红外监测融合292.3.3油液监测与超声脉冲监测融合302.3.4油液监测在矿山装备领域的应用312.4本章小结32第3章油液理化特性监测技术333.1磨粒监测技术333.1.1磨粒分类与特征333.1.2磨粒离线检测技术343.1.3磨粒在线监测技术363.2含水率监测传感器503.2.1电容式水分传感器513.2.2微波雷达式水分传感器543.3黏度传感器563.4密度传感器583.4.1电容式密度传感器583.4.2谐振式密度传感器603.5介电常数613.6污染度633.7本章小结65第4章油液监测信息的多源融合与智能诊断模型664.1特征提取方法664.1.1基于VMD的特征提取664.1.2基于奇异值分解的特征提取684.1.3基于双树复小波变换的特征提取704.1.4基于格拉姆角场的特征提取724.1.5基于CBAM机制的特征提取734.1.6基于稀疏编码的特征提取754.2多源信息融合方法774.2.1数据级融合方法784.2.2特征级融合方法804.2.3决策级融合方法834.3典型故障模式与油液参数关联性分析864.3.1轴承磨损油液参数关联性864.3.2齿轮疲劳失效多参数耦合分析874.3.3密封失效与油液污染的关联性研究884.3.4液压系统污染的颗粒分布关联性884.4基于深度学习的故障诊断模型894.4.1基于CNN的故障诊断模型904.4.2基于RNN的故障诊断模型924.4.3基于DBN的故障诊断模型944.5本章小结96第5章矿山装备油液多模态在线监测与智能故障诊断体系研究985.1基于双通道静电信号与互相关函数峰值突出度的磨损颗粒识别方法985.1.1磨粒静电感应机理与传感建模985.1.2基于VMD增强与双通道互相关识别的颗粒信号提取算法995.1.3齿轮箱油液在线监测实验与铁谱验证1035.2基于同轴阵列静电传感器和VMDSRDTW模型的磨粒检测方法1055.2.1VMDSR信号增强与DTW多通道关联检测算法1055.2.2模拟信号测试与齿轮箱在线监测验证1095.3强背景噪声下的采煤机摇臂齿轮箱故障诊断方法研究1105.3.1基于双树复小波变换与奇异值分解的降噪方法1115.3.2基于迁移学习的跨工况故障诊断模型1115.3.3故障诊断方法实验验证与分析1155.4矿山装备油液多模态在线监测与智能故障诊断体系研究1245.4.1齿轮箱在线监测实验台与特征数据采集分析1255.4.2径向基函数神经网络故障诊断模型1265.4.3基于卷积神经网络+CBAM机制的齿轮箱故障诊断1295.4.4基于加权DS证据理论的多模型融合故障诊断方法研究1345.5本章小结138第6章发展趋势与展望1416.1发展趋势1416.1.1智能化与自动化1416.1.2多参数监测1416.1.3传感器技术创新1426.2展望143参考文献145

商品参数
基本信息
出版社 华中科技大学出版社
ISBN 9787577223186
条码 9787577223186
编者 冯龙,殷逸冰,张强,董祥伟,苏金鹏 著
译者
出版年月 2025-12-01 00:00:00.0
开本 32开
装帧 平装
页数
字数
版次 1
印次
纸张
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