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技術(shù)方案：為保證本風(fēng)機(jī)具有電、氣2種動(dòng)力，并可以壓入式、抽出式2種工作方式工作，因此采用如下總體技術(shù)方案： 　?。?）阻燃、抗靜電工程塑料制作葉輪，可保證風(fēng)機(jī)無摩擦火花和靜電火花； 　?。?）特殊隔離外殼，使隔爆電機(jī)和氣馬達(dá)及離合器等部件完全與巷道隔離，保證與高濃度瓦斯氣體完全隔開； 　?。?）相應(yīng)的控制系統(tǒng)，使電機(jī)停電后，氣馬達(dá)能自動(dòng)啟動(dòng)； 　?。?）選用適當(dāng)?shù)模ú徊捎猛鉁u輪，因其效率低），保證電機(jī)運(yùn)行時(shí)，氣馬達(dá)靜止；反之亦然。 　　主要技術(shù)指標(biāo)風(fēng)機(jī)為FSQD）1815型礦用雙動(dòng)力局部通風(fēng)機(jī)，葉輪級(jí)數(shù)為1，葉輪外徑為630mm，風(fēng)量為37m3/s，全壓為6001900Pa，靜壓為5001800Pa，全壓效率（電動(dòng)）為0175，靜壓效率（電動(dòng)）&g;0155，電動(dòng)機(jī)功率為1815kW，氣壓壓力為014MPa，壓氣耗氣量為0116m3/s。 　　風(fēng)機(jī)氣動(dòng)設(shè)計(jì)根據(jù)該項(xiàng)目參數(shù)要求，氣動(dòng)設(shè)計(jì)采用目前國內(nèi)先進(jìn)的準(zhǔn)三維流場計(jì)算程序，對(duì)子午流面進(jìn)行計(jì)算。在計(jì)算過程中，控制各流線擴(kuò)散因子在合理范圍，沿葉片徑向按變功變熵考慮，對(duì)動(dòng)葉根部附面層的分離予以充分注意。在葉片造型設(shè)計(jì)中，選C4葉型為原始葉型，中弧線為拋物線。 　　整個(gè)過程必須自動(dòng)實(shí)現(xiàn)，因此，必須設(shè)計(jì)一套靈活、安全、穩(wěn)定的電氣控制系統(tǒng)，直接控制電動(dòng)機(jī)、氣馬達(dá)的啟、停轉(zhuǎn)換。該系統(tǒng)的中心設(shè)備是1臺(tái)Q25D258型二位五通防爆電磁閥，控制電壓36V，控制電流200mA.一旦瓦斯?jié)舛瘸瑯?biāo)，電磁開關(guān)使380V/660V電源斷開（電機(jī)停運(yùn)），同時(shí)輸出36V電源，打開電磁閥，接通壓縮空氣，使氣馬達(dá)工作。反之，當(dāng)瓦斯?jié)舛然謴?fù)正常，電磁開關(guān)輸出380V/660V電源（電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)），36V電源斷開，電磁閥關(guān)閥，氣馬達(dá)停止運(yùn)行。

湖南湘潭4201了風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的人技模型。并以此模型為基礎(chǔ)。實(shí)現(xiàn)了風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷，風(fēng)機(jī)是大多企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)中的關(guān)鍵設(shè)備，它不僅價(jià)格昂貴，而且般運(yùn)轉(zhuǎn)速度。功率大，當(dāng)發(fā)生故障，輕造成大量的經(jīng)濟(jì)損火，重則出現(xiàn)風(fēng)機(jī)葉輪飛出殼體人員重大傷的安全責(zé)任事故，因此，付風(fēng)機(jī)運(yùn)1狀態(tài)的適時(shí)監(jiān)測和故障診斷。則是保風(fēng)機(jī)良好運(yùn)行企業(yè)生產(chǎn)正常進(jìn)行的關(guān)鍵。本文就某大型企業(yè)回轉(zhuǎn)簾排煙風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)中使用時(shí)間印列分析進(jìn)廳了研究和探討。 　　并運(yùn)用結(jié)合現(xiàn)場數(shù)據(jù)對(duì)研究進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)，結(jié)果符合預(yù)期設(shè)想。 　　1風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的時(shí)序建模原理時(shí)間序列是指按時(shí)間順序排列的組數(shù)據(jù)，它作為某系統(tǒng)的輸出實(shí)際上是個(gè)信息凝集裝置，其數(shù)據(jù)的大小和順序蘊(yùn)介系統(tǒng)的固有特性和工作狀態(tài)的有關(guān)信息。時(shí)間序列模型是將動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含行時(shí)間序列建模在設(shè)備智能故障診斷中有著廣泛的收稿日期20，41013；收到修改稿日期2004124基金項(xiàng)目湖南省教育廳項(xiàng)目0冗440事信號(hào)分析與處理，大型設(shè)備的監(jiān)測與故障診斷研宄。 　　常用的種時(shí)序模型。 　　時(shí)間序列建模就是估計(jì)人只模型階次和自回歸系數(shù)，本文采用赤池弘治在1973提的，31加10定階準(zhǔn)則確定階數(shù)。幻準(zhǔn)則，數(shù)為其中，為模型階數(shù)為序列個(gè)數(shù)，為模型殘差方差，取人10取最小值時(shí)的模型階次1就是適用模型階次1. 　　1投型參數(shù)估計(jì)，就是，計(jì)91.92，隊(duì)和這！1個(gè)參數(shù)，由于故只要估計(jì)出，就可以估計(jì)出0，因此對(duì)人尺模參數(shù)2風(fēng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測故障診斷原理與流程設(shè)計(jì)風(fēng)機(jī)的狀態(tài)監(jiān)測包括適時(shí)監(jiān)控和趨勢預(yù)測，即用振動(dòng)特征值作為監(jiān)測指標(biāo)，當(dāng)特征值超過安全限定閥值時(shí)，系統(tǒng)就給出報(bào)警，常用的特征值有均值方差烈度度峰峰值以及相關(guān)標(biāo)量值等，當(dāng)然有，還會(huì)通過軸心軌跡閣波德全息譜等打觀像實(shí)現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)控，而趨勢預(yù)測則是在監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的基礎(chǔ)上報(bào)據(jù)時(shí)序數(shù)據(jù)建！1模型，預(yù)測未來發(fā)展尥勢來說。向前預(yù)測最火步數(shù)1應(yīng)+人十校喂構(gòu)述所用到的時(shí)間序列數(shù)的分之，其狀態(tài)監(jiān)測流程如閣風(fēng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測和趨勢預(yù)報(bào)流程對(duì)風(fēng)機(jī)進(jìn)行故障診斷，本文米用統(tǒng)計(jì)識(shí)別法，以入1模型參數(shù)作為特征叫量，報(bào)據(jù)工程試驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果通過聚類分析求得各種狀態(tài)的聚類中心，從而建1標(biāo)準(zhǔn)特征向炕庫具休診斷流程如閣2. 　　闡2風(fēng)機(jī)時(shí)序故障診斷流程3風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)建模在線監(jiān)測與故障診斷祖，8是肘31評(píng)，公司在1982年推出的套考性能的數(shù)字計(jì)算和4視化軟件。它集數(shù)據(jù)分析矩陣運(yùn)算信號(hào)處理和形顯為體，試工程技術(shù)領(lǐng)域運(yùn)用最廣的的程序設(shè)計(jì)軟件，本文就利用丁語言來進(jìn)行風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)運(yùn)行狀態(tài)建模和故障診斷。 　　對(duì)于風(fēng)機(jī)的時(shí)序建模，最關(guān)鍵的是信號(hào)應(yīng)該為平穩(wěn)時(shí)間序列，因此首先應(yīng)該進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理中專門程序如下來實(shí)現(xiàn)勢項(xiàng)后的數(shù)據(jù)數(shù)，也1的系數(shù)為自回歸模型參數(shù)風(fēng)機(jī)的狀態(tài)監(jiān)主要是判斷特征量是否超過報(bào)警閥值，比較簡單，這里主要介紹風(fēng)機(jī)的運(yùn)行趨勢預(yù)報(bào)，其幾實(shí)現(xiàn)1賢程序如下yPA，bhb為特征M的倒順i序列。 　　時(shí)序模型建模的主要程序如下ypj=AB為階數(shù)上限般取卿，預(yù)報(bào)膂提取特征量信號(hào)預(yù)處理信號(hào)采集如架取預(yù)測的數(shù)據(jù)時(shí)間點(diǎn)為12.則運(yùn)用面的預(yù)測程序?qū)υ撈髽I(yè)風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測的結(jié)果3，萬。 　　從中容易看出，預(yù)測曲線和實(shí)測曲線非常接近，趨勢完全致。 　　對(duì)于風(fēng)機(jī)的時(shí)序故障診斷，取人只模型的自回歸參數(shù)為特征值，根據(jù)2的流程，風(fēng)機(jī)故障診斷的丁人1；主要程如下將樣本特征向量1聚類為1種狀態(tài)障狀態(tài)序號(hào)在風(fēng)機(jī)的故障中，不平衡和不對(duì)中是兩種最常的故障，占所有風(fēng)機(jī)故障的半以上，對(duì)于某企業(yè)改斷，取12組風(fēng)機(jī)運(yùn)狀態(tài)模型參數(shù)特向。作為訓(xùn)練樣木，其中常狀態(tài)樣本不平衡狀態(tài)樣本不對(duì)狀態(tài)樣本各為4組。經(jīng)聚類分析得出類狀態(tài)特征向量的聚類中心如下然后對(duì)下面這個(gè)待，斷的故障特征向景進(jìn)析運(yùn)算結(jié)果為即該故障狀態(tài)向量與不平衡狀態(tài)向量標(biāo)識(shí)順序?yàn)?之間的距離最小為789，故該故障為不平衡故障。 4結(jié)論對(duì)于時(shí)間序列分析在設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測與趨勢預(yù)測中的應(yīng)用比較常，但用于智能故障診斷則比較少，本文通過運(yùn)用時(shí)序人只模型自回歸參數(shù)做特征量來進(jìn)行故障診斷研究，可以看出時(shí)間序列分析在設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷方面的實(shí)際價(jià)值。而隨著建模類型的變化。選用的特征參數(shù)的不。，序分析在故障診斷領(lǐng)域的研究還有廣泛的研宄空間。值得我們?nèi)ゲ粩嗟靥接憽?