皮带机是一种重要的连续运输机械,在散装物料的运输中扮演着不可或缺的角色。广泛的应用于矿业、轻工业、港口运输等领域。皮带机以其运量大,输送力强,性价比高的优势在煤矿开采运输过程中占领着举足轻重的位置。矿井下的环境比较恶劣,不便于皮带机的检修,事故频发,尤其在一些中小型煤矿中,由于技术手段相对落后,不能及时采取有效预防及解决措施,给人身安全造成极大的威胁,而且大大的影响了生产效率和经济效益。而智能故障诊断技术可以大大改善这一现状,适应生产发展的需要,为皮带机技术的长足发展提供有力的支撑,所以矿用皮带机的智能故障诊断技术就成了研究热点。本文首先研究了皮带机在物料输送过程中可能产生的各种故障,对各类故障产生的原因进行分析,并且选择对应的传感器,进行信号检测与处理。其次分析了故障诊断技术的国内外研究情况,总结了各类故障诊断方法,针对矿用皮带机的智能故障诊断,本文研究了一种基于D-S证据理论信息融合技术智能故障诊断方法。该方法可以将多传感器采集到的信号数据,经过必要的处理之后,利用证据理论的融合规则,可以两组数据之间融合,也可以三组或者更多的数据融合,融合后的数据在可靠性方面大大的提高,根据判断规则,判断出故障结果,该方法实用性强,容易实现。然后对PLC与上位机的串行通信方式进行研究,选用西门子S7-200PLC与组态王进行串行通信,并且对PLC模块做了选定,S7-200模拟模块选用EM235,满足设计需要。设计PLC模拟采集传感器信号程序,在上位机监控系统需要传感器数据的时候,向PLC发送指令,PLC开始对传感器信号采集存储,初步处理后,传输到上位机。利用组态王组态软件设计上位机监控系统界面,实现动画连接,直观的显示皮带机的运行状态,还可以查看实时数据以及历史曲线,并且实现Web发布,实时查看监测到的皮带机运行状态以及故障信息,及时进行故障报警,提醒工作人员,在故障发生之前采取措施,以达到故障诊断的目的。