带式输送机托辊故障诊断及协同管控研究综述
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摘要: 为了深入探究矿用带式输送机托辊故障的诊断与协同管控，本文系统综述了托辊故障机理、诊断技术及现存问题，并展望了未来研究方向。托辊作为带式输送机的关键部件，其故障频发严重影响生产效率与井下安全，因此，对其故障进行精准诊断与有效管控具有重大意义。本文首先分析了托辊故障的类型及机理，阐述了井下巷道托辊故障诊断的特殊性及面临的挑战。随后，对托辊故障诊断的研究现状进行了全面梳理。在故障状态感知技术方面，探讨了振动、声音、温度及图像信号感知技术的原理与应用；在数据处理及特征提取环节，详细论述了各类信号的处理方法及特征提取策略；在故障识别方法上，则从传统识别方法出发，逐步深入到基于机器学习、深度学习乃至多源信息融合的故障诊断技术。研究表明，当前托辊故障诊断技术虽取得一定进展，但仍存在诸多问题。具体而言，故障辨识度不高、覆盖范围有限、检测物理量单一、无法对故障进行分类及判断程度、未能评估故障可能引发的风险，以及缺乏全面的管控策略等，均是当前亟待解决的问题。针对上述问题，本文提出了未来的研究展望。建议从单一监测向多维度融合监测发展，实现更全面、准确的故障感知；从稀疏覆盖向密集全面覆盖迈进，提升故障诊断的覆盖范围与精度；深入探究故障演化规律，从表象诊断向本质分析转变；构建主动风险研判体系，实现从被动应对到主动预防的转变；最后，推动从局部管控向全局协同管控的升级，实现托辊故障的全面、高效管控。本文旨在为托辊故障诊断与协同管控的研究提供系统梳理与未来指引，促进相关技术的持续进步与创新发展。
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