刮板输送机是煤矿井下重要的开采设备之一,简要分析了现阶段刮板输送机的故障诊断现状,针对刮板输送机故障种类繁多,相互影响大且不易诊断的问题,根据多传感器数据融合理论,提出了RBF和模糊积分相结合的刮板输送机故障诊断数据融合方法。在特征级采用RBF,可以对同类传感器采集的数据进行快速学习和收敛,得到同源数据对每一类故障的模糊测度,以便在高维空间内进行同源数据的线性可分。决策级采用模糊积分理论利用该模糊测度通过模糊积分计算,获得刮板输送机故障信息的预测结果,该方法具有较好的容错性,简化了冗余信息,降低了故障相互影响的关联性。刮板输送机减速器电机故障的诊断研究表明,文中所提出的方法有助于克服故障类型的不确定性,在整体上确保故障数据的完备性,正确地判定故障的类型,提高了故障诊断的准确性。

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以某型涡旋压缩机为依据,建立了支架体结构特征化模型,利用Simulation模块对其进行有限元建模和模态分析,计算出了模态频率及振型。通过优化曲面壳体壁厚和加强肋数量,有效提升了支架的动力学性能。不同结构改进方案的动态分析结果表明:壳体壁厚增加1.5 mm或加强肋数量增加到12个,分别能使支架第1阶模态频率增大5.6%和7.57%,有效增强了支架结构的频率储备,为其结构设计和动力学优化提供了重要依据。

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基于GPS一机多天线技术的尾矿坝全自动变形监测系统，贾东振，何秀凤，尾矿坝的安全与稳定性问题在矿业生产和环境保护中起着非常重要的作用。由于传统大坝变形监测方法落后、成本高、难以实现自动化等

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STM32 IIC主从通信

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