基于LabVIEW的矿井提升机健康诊断系统研究

论文摘要

本文将信息融合技术引入到矿井提升机健康诊断中，由于单一传感器所提供的信息具有局限性，不利于对目标系统实现健康诊断。针对这一问题本文采用多传感器信息融合的方法，对同一目标用多个传感器从不同的角度进行监测，得到比单一传感器更全面、更可靠的信息。首先，介绍了信息融合的基本理论、主要方法、信息融合与健康诊断的关系及健康诊断的一般过程，总结得出本文的信息融合结构模型；其次，针对证据理论的不足，分析证据冲突产生的原因，并在常见改进方法的基础上总结提出了基于证据间比例系数的新方法，通过不同的方法进行实例比较、分析，证明该方法的准确性和有效性；最后，对矿井提升机健康诊断系统进行软、硬件设计，软件部分是以图形化虚拟仪器软件LabVIEW8.0为开发平台，硬件部分是以传感器、变送器、数据采集卡为核心，共同实现数据采集、信号分析、信息融合、健康诊断等功能。该系统将信号处理与信息融合技术相结合，通过对所采集到的信号进行分析，实现对矿井提升机健康状况的早期预测，将本文中改进的信息融合方法通过编译在LabVIEW软件得以实现，最终实现对矿井提升机的健康诊断。通过在线健康诊断可以及时地预测矿井提升机运行时的异常状况，同时从健康诊断的过程及结果可证明该系统具有准确性、可靠性和实时性的优点，对提高矿井提升机安全、可靠的运行具有很重要的现实意义。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• Abstract
• 目录
• 1 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 矿井提升机健康诊断研究现状及发展趋势
• 1.2.1 矿井提升机健康诊断的研究现状
• 1.2.2 矿井提升机健康诊断的发展趋势
• 1.3 本文研究的主要内容
• 1.4 课题来源
• 2 信息融合
• 2.1 信息融合概述
• 2.1.1 信息融合的基本原理
• 2.1.2 信息融合的一般过程
• 2.2 信息融合的层次级别
• 2.2.1 数据层融合
• 2.2.2 特征层融合
• 2.2.3 决策层融合
• 2.2.4 三种层次结构的比较
• 2.3 信息融合的主要方法
• 2.3.1 贝叶斯推理与贝叶斯融合准则
• 2.3.2 人工神经网络
• 2.3.3 证据理论
• 2.4 基于信息融合的健康诊断
• 2.4.1 信息融合健康诊断过程
• 2.4.2 信息融合健康诊断的功能模型
• 2.5 本章小结
• 3 信息融合中证据冲突分析及改进方法
• 3.1 引言
• 3.2 证据冲突分析
• 3.2.1 合成证据及其焦元置信度分配完全相同
• 3.2.2 证据完全相同而证据内部置信度分配不同
• 3.2.3 证据及其焦元的置信度分配不同
• 3.3 常见的证据冲突处理方法
• 3.3.1 Yager 组合规则
• 3.3.2 孙权组合规则
• 3.3.3 Murphy 平均法
• 3.4 本文的改进方法
• 3.5 实例分析及结论
• 3.6 本章小结
• 4 基于 LabVIEW 的矿井提升机健康诊断系统硬件设计
• 4.1 引言
• 4.2 健康诊断系统硬件总体设计
• 4.3 健康诊断系统硬件选型
• 4.4 本章小结
• 5 基于 LabVIEW 的矿井提升机健康诊断系统软件设计
• 5.1 LabVIEW 简介
• 5.2 健康诊断系统软件设计
• 5.3 健康诊断系统结构
• 5.4 数据采集
• 5.5 信号分析
• 5.5.1 时域分析
• 5.5.2 频域分析
• 5.5.3 相关分析
• 5.6 信息融合流程
• 5.6.1 信号特征提取
• 5.6.2 信息融合
• 5.7 健康诊断
• 5.8 本章小结
• 6 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 作者简历
• 学位论文数据集