Novel techniques of diagnostic data processing for belt conveyor maintenance
PBN-AR
Instytucja
Wydział Geoinżynierii, Górnictwa i Geologii (Politechnika Wrocławska)
Książka
Tytuł książki
Proceedings of the 12th International Symposium Continuous Surface Mining - Aachen 2014
Data publikacji
2015
ISBN
9783319123004
Wydawca
Springer
Publikacja
Główny język publikacji
eng
Tytuł rozdziału
Novel techniques of diagnostic data processing for belt conveyor maintenance
Rok publikacji
2015
Strony (od-do)
31-40
Numer rozdziału
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
0,7
Hasło encyklopedyczne
Słowa kluczowe
pol
przenośnik taśmowy
diagnostyka
innowacje
przetwarzanie danych
Konferencja
Indeksowana w Scopus
nie
Indeksowana w Web of Science Core Collection
tak
Liczba cytowań z Web of Science Core Collection
Nazwa konferencji (skrócona)
Nazwa konferencji
12th International Symposium Continuous Surface Mining
Początek konferencji
2014-09-21
Koniec konferencji
2014-09-24
Lokalizacja konferencji
Aachen
Kraj konferencji
DE
Lista innych baz czasopism i abstraktów w których była indeksowana
Streszczenia
Język
eng
Treść
In the paper a new diagnostic approach for gearbox used in belt conveyors will be discussed. The purpose of the work is to provide novel view on diagnostic data processing in the context of detection of changes in condition for population of gearboxes used in belt conveyor network. The idea will be presented by examples: a data base of diagnostic features collected during last 3 years (real data from conveyors operating in mining company) will be used for illustration. The method takes advantage from recent results of research carried out by authors and other researchers related to different types of gearboxes used in mining and other machines, (i.e. belt conveyors, bucket wheel excavators, coal shearers, wind turbines and helicopters). A serious dependency between diagnostic features and operational conditions (speed/load) it is shown in mentioned works. A novel research hypothesis has been formulated that behavior of machine in bad condition is unstable and it is more visible for heavy loaded machine. It results with diagnostic data set with higher data dispersion than for healthy one. In the paper we will prove that feature load dependency and data dispersion might be a basis for novel approach for condition monitoring of gearboxes used in belt conveyors. An advantage of such approach is its simplicity and strong physical background.
Inne
System-identifier
000194996
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych