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J-GLOBAL ID：201802219798610436   整理番号：18A0651065

金属露天鉱サイクル式破砕機オンライン故障診断モデル構築と実時間解析【JST・京大機械翻訳】

On-line Fault Diagnosis Model Construction and Real-time Analysis of Rotary Crusher in Metal Open-pit Mine

著者 (4件)： Gu Qinghua (西安建筑科技大学管理学院,陜西 西安,710055) ,  Tian Jingjing (西安建筑科技大学管理学院,陜西 西安,710055) ,  Lu Caiwu (西安建筑科技大学管理学院,陜西 西安,710055) ,  Lian Minjie (中鋼集団鉱業開発有限公司,北京,100000)
資料名： Jinshu Kuangshan  (Jinshu Kuangshan)
号： 11  ページ： 167-171  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3403A  ISSN： 1001-1250  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 鉱石の破砕は露天鉱採鉱の生産プロセスの重要な一環であり、循環式破砕機は露天鉱として破砕する大型設備であり、その故障の診断は通常複雑で、主観的な経験を利用して精確かつ迅速に診断することは難しい。循環型破砕装置の故障診断問題を解決するために,センサのリアルタイムデータ収集に基づき,故障診断モデルを,BPニューラルネットワークに基づいて構築し,そして,故障モードとして,偏心故障,軸受摩耗,平行軸油,および平行軸油温度異常を用いた。故障の特性パラメータとして,油温度,潤滑油圧,軸受振動数,軸受速度を用いて,BPニューラルネットワークの故障診断モデルを訓練し,最適化し,最後に,試験データを用いて,最適化後のサイクル破砕機故障診断モデルを検証した。結果は以下を示した。BPニューラルネットワークに基づく故障診断モデルは,周期的破砕機の故障状態をリアルタイムで効果的に判断することができ,主な故障診断方式を実現し,露天鉱の大規模循環式破砕機の故障診断の要求を満たすことができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *時間分析 ,  センサ ,  *モデリング ,  摩耗 ,  故障モード ,  最適化 ,  偏心 ,  生産プロセス ,  *クラッシャ ,  *モデル ,  *故障 ,  *故障診断 ,  軸受
準シソーラス用語： *実時間 ,  逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Open pit mine ,  Rotary crusher ,  Fault diagnosis ,  BP neural network

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 鉱 ,  サイクル ,  破砕機 ,  オンライン ,  故障診断 ,  モデル構築 ,  実時間 ,  解析