基于Labview平台的矿用设备故障诊断和预知维护系统  被引量:6

Fault Diagnosis and Predictive Maintenance System for Mining Equipments Based on Labview Platform

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作  者:贺凯[1] 张海涛[1] 刘跃[1] 孟国营[1] 

机构地区:[1]中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京100083

出  处:《煤矿机械》2015年第1期269-271,共3页Coal Mine Machinery

摘  要:预知维护决策系统是大型矿山机电设备远程健康诊断系统(4M系统)的关键组成部分。在研究遗传算法(GA)和灰色理论的基础上,利用NI公司的Labview软件研发了故障诊断和预知维护系统。介绍了该系统的功能与结构,并利用实验数据验证了该系统分析结果的准确性。The predictive maintenance decision system plays a critical role in the remote health diagno- sis system for large-scale mining electromechanieal equipments (4M system). Based on the research on the genetic algorithm (GA) and grey theory, the fault diagnosis and predictive maintenance system is developed through the utilization of NI Labview. Introduced the function as well as the structure of the system and verified the accuracy of the analysis results bv annlving experimental data.

关 键 词:4M系统 LABVIEW 遗传算法 灰色理论 

分 类 号:TP277.3[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]

 

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