【摘 要】
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针对全断面掘进机(TBM)系统庞大、结构复杂,施工过程各部件之间相互影响,易导致停机检查等问题,在分析了全断面掘进机的工作环境的特殊性和虚拟仪器进行状态监测的优越性的基
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针对全断面掘进机(TBM)系统庞大、结构复杂,施工过程各部件之间相互影响,易导致停机检查等问题,在分析了全断面掘进机的工作环境的特殊性和虚拟仪器进行状态监测的优越性的基础上,构建了基于虚拟仪器的全断面掘进机状态监测与故障诊断系统结构模型。提出了基于自相关和FFT变换的全断面掘进机状态初期判断方法,以及基于小波包算法的能量特征向量的提取和最快速下降BP学习算法,并利用LabVIEW和MATLAB进行了全断面掘进机的状态监测与故障诊断系统开发。最后,通过历史数据仿真结果验证了方法的正确性和技术的可行性,并对全断面掘进机试验和施工过程具有技术指导意义。
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