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煤矿机电设备预测性维护用采集计算平台设计

周李兵

周李兵.煤矿机电设备预测性维护用采集计算平台设计[J].工矿自动化,2020,46(7):106-111..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020040005
引用本文: 周李兵.煤矿机电设备预测性维护用采集计算平台设计[J].工矿自动化,2020,46(7):106-111..  doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020040005
ZHOU Libing. Design of collecting and computing platform used for predictive maintenance of coal mine electromechanical equipment[J]. Industry and Mine Automation, 2020, 46(8): 106-111. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020040005
Citation: ZHOU Libing. Design of collecting and computing platform used for predictive maintenance of coal mine electromechanical equipment[J]. Industry and Mine Automation, 2020, 46(8): 106-111. doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020040005

煤矿机电设备预测性维护用采集计算平台设计

doi: 10.13272/j.issn.1671-251x.2020040005
基金项目: 

天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项项目(2019-TD-ZD007)

详细信息
  • 中图分类号: TD67

Design of collecting and computing platform used for predictive maintenance of coal mine electromechanical equipment

  • 摘要: 常用的煤矿机电设备运维模式为井下采集数据、地面工控机或云平台进行数据分析,存在实时性和灵活性差、采集数据量受限、成本高等问题,而边缘计算机+数据采集卡的通用工业预测性维护解决方案因不易实现矿用本质安全型设计、现场布置灵活性差、成本过高等,不适用于煤矿机电设备运维场景。针对上述问题,设计了一种基于STM32F4主控芯片的煤矿机电设备预测性维护用采集计算平台。该平台可并行高速采集煤矿机电设备振动、温度、压力等数据并实时进行快速傅里叶变换、包络谱分析等处理,进而得出机电设备健康状态,通过人机交互模块本地显示监测与诊断结果,并可通过以太网将监测数据及诊断结果传输至地面工控机或云平台进行大规模数据分析。测试结果表明,该平台对振动信号的测量误差小于4%,且可准确判断机电设备不同部件的运行状况和故障,满足现场实时计算、就地分析、灵活布置的需求。

     

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出版历程
  • 刊出日期:  2020-08-20

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