针对带式输送机故障诊断问题,利用现代无损检测技术、变轨技术和物联网等技术,设计出一种基于轨道协同作业技术和模式识别相结合的智能诊断系统。该诊断系统利用主、从轨道切换实现煤矿井下多巷道检测,然后利用现代通信技术传输相关分析数据,实现了煤矿井下少人化、无人化、智能化的巡检要求。

针对煤矿现有带式输送机轴承故障诊断存在的问题,提出了一种新型的煤矿带式输送机轴承监测诊断系统的设计方案。该系统以矿用本安型振动监测分析仪与矿用本安型振动加速度传感器为核心,结合数据库服务器与组态王上位机软件,实现了煤矿带式输送机轴承的振动、温度信号采集与处理、故障实时分析与智能诊断、趋势分析、报告生成等功能。实际应用表明,该系统可实时监测煤矿带式输送机轴承的运行状态并进行故障诊断,满足了煤矿带式输送机运行状态监测与在线诊断的实时性和准确性要求。

针对带式输送机减速器和电动机故障发生率较高,故障识别、故障维护困难的问题,提出基于BP神经网络和D-S证据理论的智能故障诊断系统。给出带式输送机故障诊断模型,并根据理论设计对减速器智能故障诊断进行实例分析。结果表明,所设计的智能故障诊断系统能够提高故障识别精度、减少故障发生率。

针对矿用带式输送机运行过程中存在的托辊、滚筒等关键部件与输送带摩擦发热，钢丝绳芯输送带内部损伤与撕裂，运行功耗大等问题，设计了一种矿用带式输送机智能监测系统。该系统包括基于弱磁检测法的钢丝绳芯输送带损伤监测系统、基于红外热成像温度检测法的带式输送机关键部件故障诊断与预警系统和基于视觉检测法的煤流监测、异物监测、胶带撕裂监测及人员安全监测系统，详细介绍了各系统的实现原理。对钢丝绳芯输送带内部损伤识别及带式输送机关键部件故障诊断预警进行了实验验证，结果表明该系统对钢丝绳芯输送带损伤识别的准确率约为9