因具备运输量大、运输距离长、运输效率高等优势,矿用带式输送机在煤矿生产领域正在广泛应用,目前已经成为煤炭生产运输中必不可少的生产运输装备。随着煤炭生产对产量和效率要求的提高,矿用带式输送机正朝着高速化、大型化趋势发展。作为典型的大型旋转机械,矿用带输送机中包含大量的托辊组,这些托辊组是引发输送机火灾事故的主要隐患之一。目前针对矿用带式输送机故障进行人工巡检存在效率低、劳动强度大、实时性差等问题。本文中带式输送机托辊作为为研究对象,结合信号采集、信号传输、特征提取、故障诊断等相关理论和技术手段,设计用于带式输送机托辊远程故障诊断系统,主要内容包括:(1)在对矿用带输送机及托辊结构进行介绍的基础上,分析了矿用托辊常见故障,研究其故障原因及诊断机理,依据滚动轴承的故障频率理论,确定以声学信号为研究基础的故障检测方法。与此同时还针对本论文的研究内容设计了相应的故障模拟实验台,用于对实验对象的故障运行状态模拟,以获取研究目标的实验数据。(2)根据矿用带式输送机托辊远程故障诊断系统的功能要求,选取了系统核心控制器—STM32F767,并围绕其设计相应的系统硬件电路。将系统的硬件电路按照功能划分成核心控制器模块、数据采集模块、存储模块以及无线传输模块。设计相应各模块的硬件电路,完成诊断系统的硬件电路的设计。(3)通过将信息熵分别与时域、频域以及时频域的信号分析方法相结合,构建了基于信息熵的三种不同特征指标,即奇异谱熵、功率谱熵以及小波包能量熵,研究了基于信息熵的多层次特征提取方法。(4)基于故障诊断正确率的考虑,提出了使用粒子群优化最小二乘支持向量机的故障诊断算法。最小二乘支持向量机算法具有很好的学习能力与泛化能力,能够很好地解决小样本、非线性问题。把四种不同状态的滚动轴承信号的特征向量作为最小二乘支持向量机算法模型的输入向量,并使用粒子群优化算法对其模型参数进行优化,从而避免了参数选择的盲目性,实验结果表明优化后的最小二乘支持向量机算法模型可以很好对滚动轴承故障进行诊断。(5)开发矿用托辊轴承故障诊断系统。在搭建的带式输送机托辊故障模拟试验台基础上搭建远程声学信号采集系统,基于MATLAB GUI平台编写了信号采集、故障特征提取和故障诊断为一体的故障诊断程序,并在实验台上进行系统的整体测试,实现了矿用托辊故障的远程在线检测。文章最后对工作进行总结,并对相关研究进行了展望。该论文中由图52幅,表14个,参考文献90篇。