仪器仪表学报

作者：周 坪，马国庆，周公博，马天兵，李远博

单位：周 坪,1. 中国矿业大学机电工程学院 徐州，2. 江苏省矿山机电装备重点实验室,,马国庆,1. 中国矿业大学机电工程学院 徐州，2. 江苏省矿山机电装备重点实验室,,周公博,1. 中国矿业大学机电工程学院 徐州，2. 江苏省矿山机电装备重点实验室,,马天兵,3. 安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室,,李远博,1. 中国矿业大学机电工程学院 徐州，2. 江苏省矿山机电装备重点实验室,

关键词：带式输送机;状态感知;智能健康监测;数据驱动;技术综述

基金：国家自然科学基金(62301564,61971423)、江苏省自然科学基金(BK20231068)、深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室开放基金(SKLMRDPC21KF21)、江苏高校优势学科建设工程项目(PAPD)资助

作为各类离散物料连续化、长距离、大运量运输的关键装备,智能化带式输送机近年来受到高度重视,对其健康监测技术的研究对促进带式输送机深度智能化、确保稳定高效运行、实现全面智能保护和安全生产有着重要意义。本文首先将带式输送机的输送带、托辊、滚筒、减速器等关键部件作为研究对象,从信息感知与处理、故障诊断、状态评估与预测3个方面分析了相关健康监测技术的研究进展。然后,总结了现有智能化带式输送机健康监测技术的优缺点,分析了现存问题及其可能遇到的挑战。最后,从多源状态感知与预处理技术、早期故障诊断技术、健康评估与预测技术、全状态网络化监测技术、数字孪生监测技术等方面,提出了未来具有研究价值的潜在方向。

来源：2023年第12期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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