煤矿机电设备预测性维护用采集计算平台设计
周李兵
中煤科工集团常州研究院有限公司,江苏常州 213015;天地(常州)自动化股份有限公司,江苏常州213015
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,而边缘计算机十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.
关键词：智能矿山煤矿机电设备预测性维护边缘计算振动信号分析故障诊断
分类号：TD67(矿山电工)
资助基金：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)
论文发表日期：2020-08-10
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 106-111 )
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