石家庄风机设备状态预测的重要性

煤矿通风设备运行中发生的故障或失效不仅会造成重大经济损失，甚至还可能导致灾难性的人员伤亡和恶劣的社会影响。煤矿通石家庄风机厂风机作为通风系统中至关重要的机械设备，其工作状态正常与否严重影响着矿井通风质量。近年来，如何保证煤矿井下正常供风，杜绝瓦斯积存，成了煤矿安全生产中的一个重要课题。
虽然我国故障诊断技术近些年发展迅速，但绝大多数矿山企业在这一领域还处在比较初级的阶段。目前，矿山中大型设备的维修主要采用传统的定期维修，即实行比设备固有寿命短得多的间隔期的定期小修，中修，大修。但由于故障的随机性与维修时间的确定性存在矛盾，因而这种维修既可能造成过剩维修，也可能造成维修不足，这都将增加停机时间或维修费用，甚至造成不必要的损失。
针对这一现状，本课题将基于传感器、LabVIEW、数据库、信号分析与数据处理以及神经网络等领域知识来研究关于煤矿石家庄风机厂风机运行状态的预测研究。本研究以采集存储振动信号为基础，利用 Hilbert-Huang 分析进行数据处理，从而运用神经网络对故障进行预测。使得石家庄风机厂风机的故障得到预报从而防患于未然。
当前工业生产越来越注重降低成本，特别是要求在能避免机械设备发生事故的同时，尽量延长设备运行周期。为此，迫切需要提供预测设备状态发展的技术。希望本研究能对矿山设备的诊断技术有一定推动作用，实现对设备的运行状况的预测报警、诊断故障、延长设备运行周期、缩短维修时间，尽最大限度地发挥设备生产潜力，保证设备稳定、安全、长周期、满负荷运行。
1.1 设备状态预测的重要性
随着社会的进步和现代生产的飞速发展，机械的结构日益复杂，功能更加完善。但是由于很多不利因素的存在，设备故障不可避免的出现，导致了机器降低功能或者功能失效。国内外已经发生了多起爆炸、断裂、泄露等恶性事故，其产生的伤亡，产生了很严重的社会影响。即便在经济生产中的事故，也因设备不能正常运转或损坏而造成了巨大的经济损失。
切诺贝利核电站的泄露当时引起世界范围内对核安全性的讨论，核能事业的发展受到了很大的影响；美国挑战者号的失事也导致了其航天事业的一度停顿，这些事故都是对整整一个产业链的沉重打击。另外，其他的许多事故也是很严重的，英国中央发电局的电厂因故障引起的停机所造成的损失每年就达数百万元；上世纪七十年代日本关西公司的汽轮发电机由振动引起的断轴事件；我国八十年代末期秦岭电厂进行提升转速试验时，发电机组发生了轴系断裂，造成主机损毁的严重后果，这些事故都产生了很恶劣的影响。因此，保证设备运行正常，尽可能减少事故发生，是发展生产面临的首要难关。
 

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