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矿井竖井提升机【9张CAD图纸-2A0】【全套机械毕业优秀】【全套毕业论文】

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关键词：: 矿井竖井提升

资源描述：

‍‍目录

摘要 I

Abstract II

1 绪论 1

1.1 引言 1

1.2 国内外研究现状 2

2 卷筒的选型设计和计算 3

2.1 卷筒的结构设计 3

2.2 卷筒的失效形式和失效原因 5

2.3 卷筒强度的设计计算 5

2.3.1 对卷筒外载荷的计算 5

2.3.2 卷筒筒壳的强度计算 6

‍3 矿‍用竖井提升机设备的选型 6

3.1 提升机的用途 6

3.2 选型设计计算的依据 6‍‍

3.2.1 设计的内容 6

3.2.2 设计的依据 6

3.3 提升方式和提升容器的选择 7

3.3.1 提升容器的选择 7

4 钢丝绳的选择 8

4.1 计算钢丝绳的参数 8

4.2 提升机的选择 9

5 主轴的设计计算 10

5.1 确定主轴直径 10

5.2 主轴的校核 11

5.3 计算主轴的轴承 13‍‍

6 提升机的制动装置 14

6.1 对制动装置的概述 14

6.2 盘式制动器的结构和工作原理 15

结论 16

参考文献 17

致谢 19

摘要

矿用竖井提升机主要的作用是提升物料和放下物料两种工作状态，它在煤矿生产中发挥着重要作用，同时也是运输井上和运输井下人员及其货物的重要设备之一。矿用竖井提升机系统的重要组成部分包括提升容器、钢丝绳、滚筒、减速器、驱动电机、电气控制设备及制动装置等几大部分。所以，整个煤矿的经济效益和生产效率及生产能力，完全取决于矿用竖井提升机电控系统是否安全可靠，因为它直接影响到矿井行业的经济效益和矿井井下工作人员的安全。

本次设计主要针对矿用竖井提升机的结构和选型，从提升机的用途、工作原理和结构特点等方面入手，在满足基本设计要求的前提下，对提升电机、减速器、提升滚筒、主轴、钢丝绳和提升容器等进行设计选型和校核计算，并进一步进行参数优化等，最后阐述了提升机的制动装置，并进行了三维零部件及实体的建模。

关键词：竖井提升机；钢丝绳；主轴；滚筒

Abstract

Mine shaft hoisting machine is the main role of improving material and material down two working conditions, it plays an important role in the production of coal mine, one of the important equipment and transportation on wells and underground personnel of goods and transport. The main components of the mine shaft hoist system include lifting container, steel wire rope, roller, reducer, drive motor, electric control equipment and braking device. So, the entire coal mine economic benefits and production efficiency and ability depends entirely on the mine shaft hoist control system is safe and reliable, because it directly affects the economic benefits of coal mine industry and mine safety of staff.

This design is mainly for mine shaft hoisting machine starting from the elevator use, working principle and structure features, in order to meet the basic design requirements, to improve the motor, speed reducer, lifting roller, spindle, wire rope and lifting container for design and calculation, and further optimize the parameters. Finally on the other auxiliary device of hoist, the modeling and 3D parts and entities.

Keywords: shaft hoist, steel wire rope, spindle, roller

1 绪论

1.1 引言

目前，矿用竖井提升机主要的作用是提升物料和放下物料两种工作状态，它在煤矿生产中发挥着重要作用，同时也是运输井上和运输井下人员及其货物的重要设备之一。矿用竖井提升机系统的重要组成部分包括提升容器、钢丝绳、滚筒、减速器、驱动电机、电气控制设备及制动装置等几大部分。按照矿用竖井提升机钢丝绳的工作原理，可以分为缠绕式矿井提升机和摩擦式矿井提升机两种工作方式。而缠绕式矿井提升机，又可分为单卷筒式和双卷筒式两种。根据工作环境和工作方式的不同，缠绕式矿井提升机适用于一百二十万吨以下，并且井的深度不大于四百米的矿井中。摩擦式提升机的提升方式只能适用凿井以外的矿井提升工作。主要采用尾绳平衡提升的方式的是摩擦式矿井提升机，并且它与提升机尾绳的重量相同，即尾绳两端与两个容器的底部相连接，在所有的装置下形成了提升机钢丝绳---容器---尾绳---提升机钢丝绳构成一个封闭的环路。其中，单摩擦式是只有一根钢丝绳，多绳摩擦式是有多根钢丝绳共同搭挂在一个摩擦轮上面。

矿用竖井提升机是矿山上的一个重要设备，是重要的运输工具，矿用竖井提升机的主要工作将井下的物料提升至井上。是将地下开采出的煤利用矿井提升机将其提升输送到地面，它还包括工作人员的升降、材料、设备、废石的升降工作。

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内容简介：: 附表 1-1（理工农医类用）山东英才学院毕业设计(论文)任务书题目矿用竖井提升机的设计专业机械设计制造及其自动化学生姓名隋长城班级学号 201301010816指导教师签字指导教师职称讲师指导单位山东英才学院学院领导签字日期题目矿用竖井提升机的设计选题性质工程设计类理论研究类应用研究类程序软件开发类设计内容与技术要求、成果形式一毕业设计内容1明确课题研究的目的、意义和主要内容；2收集并整理矿用提升机的相关资料，并进行竖井提升机的初步方案设计与可行性分析；3初步确定矿用竖井提升机的整体结构等；4正确进行提升机各组成零部件的设计，并进行相应的设计计算与校核；5绘制提升机的总装配图和零件图；6. 翻译 2000 字以上汉字的英文资料；7. 撰写 8000 字以上的毕业论文，并将题目、摘要和关键词翻译成英文；8. 将答辩内容用 Power Point 制作成幻灯片；9. 毕业答辩。二原始数据及技术要求1矿井的年产量为 45 /年；Ant2工作时间：每年的年工作日 300 天，每天工作时间为 14 个小时；br3水井深度为 235 ；Hsm4卸载水平与井口相差为 16 ；x5装载水平与井下运输水平相差为 18 ；Hzm6提升方式：箕斗式；7煤炭的散集密度：0.96 ；3/t8不均匀系数 =1.14c9富裕系数： =1.2f三毕业设计工作期间基本要求1参加毕业设计的学生应高度重视毕业设计工作，严格要求自己，自觉遵守毕业设计规定的纪律和各项学校的规章制度，期间要注意个人人身、财产以及学校财物和设施的安全。2在教师的指导下，独立完成毕业设计任务书中所规定的内容，不得套用和抄袭他人成果。对设计不认真、不努力、敷衍了事、回避指导、抄袭他人成果、未完成各阶段任务及严重违纪者，指导教师有权不推荐其参加毕业答辩。3毕业设计中，要尊敬老师，团结互助，虚心学习，勤于思考，敢于实践，勇于创新，按指导教师的要求，保质保量的按时完成毕业设计任务。4毕业设计期间，实行考勤制度，按学校规定工作和休息，一般不准请假，确因特殊情况需要请假时，与指导教师协商后，按学校有关规定办理。毕业设计期间学生缺勤（包括病、事假）累积超过毕业设计时间 1/3 以上者，取消答辩资格，不予评定成绩，须重新补做。5必须按规定的时间和设计进度进行设计。6答辩后，将毕业设计内容、资料，经指导教师审查通过后，按指定的顺序装入档案袋。7装入档案袋的材料有毕业设计任务书、毕业设计进度表、开题报告、封面、论文（设计）书（标题、中外文摘要、目录、前言（引言）、正文、结论、谢词、参考文献）、外文及翻译、指导教师评语、评阅老师评语、答辩记录和成绩、毕业实习资料等。四预期成果1设计说明书一份，8000 字以上；2提升机的总装图及零部件图纸，折合 A0 图纸 2 张；3. 竖井提升机的三维建模；4翻译英文资料。设计进度第 12 周：熟悉设计任务及要求，查阅并分析毕业设计有关文献资料，制定设计方案，撰写开题报告；第 34 周：初步确定竖井提升机的结构及整体设计方案，并翻译外文资料；第 56 周：细化设计方案，学习相关标准，根据提升机的基本结构和技术要求确定结构尺寸，并进行相应的参数计算，结构优化和校核计算等；第 7 8 周：绘制总装配图与零件图；第 910 周：总结设计结果，撰写毕业论文，并将题目、摘要和关键词翻译成英文；第 1112 周：修改毕业论文，装订毕业设计论文，上交资料袋；第 13 周：将答辩内容制作 PPT，参加毕业答辩。参考资料1 洪晓华矿山运输提升M徐州：中国矿业大学出版社，2005.2 范祖尧等现代机械设备设计手册非标准机械设备设计M北京:机械工业出版社，2000:13-14.3 候书林，徐扬等机械制造基础M北京:高等教育出版社，2009.4 吴宗泽，罗圣国机械设计课程设计手册M北京:高等教育出版社，2006.5 赵松年现代机械创新产品分析与设计M华南理工大学出版社，2005.6 徐学林互换性技术测量与基础M湖南：湖南大学出版社，2010.7 孙恒，陈作模，葛文杰机械原理M北京：高等教育出版社，2006.8 吴宗泽机械零件设计手册M北京：机械工业出版社，2005.9 刘平安，张延伟AutoCAD 机械设计实例精粹M北京：机械工业出版社，2008.10 庄严矿山运输与提升M徐州：中国矿业大学出版社，2009.11 彭兆行矿山提升机机械设计M北京：机械工业出版社，1989.11 Wen qishu.The inherent safety and check of cabin J.navigation Techno logy2006(3).12 Thomas J. Mackin，Steven C. Noe .Thermal cracking in disc brakesJ，Engineering Failure Analysis 2002.13 Chen baozhi wumin concep and practices of intherent safetyJ.附表 8（通用）山东英才学院毕业设计(论文)外文资料翻译学院专业学生姓名班级学号外文出处附件：1.外文资料翻译译文；2.外文原文指导教师评价：1翻译内容与课题的结合度：优良中差2翻译内容的准确、流畅：优良中差3专业词汇翻译的准确性：优良中差4翻译字符数是否符合规定要求：符合不符合指导教师签名：年月日基于小波包变换和核主元分析技术的矿井提升机的自我故障检测摘要：这是一种新的运算法，它能正确识别矿井提升机的故障并且准确地监测矿井提升机故障的发展过程。这种方法是基于小波包变换（WPT）和核主成份分析（KPCA，核主成份分析）技术。对于非线性监听系统，故障检测的关键是提取主要特征。小波包变换是时间频率的局部化分析，尤其适合于非平稳信号。KPCA就是将最初输入的数据特征透过非线性映射映射到高维特征空间，然后在高维特征空间发现其主要组成部分。KPCA变换适用于从经过小波包变换的实验故障特征数据中提取主要的非线性特征。结果表示，该方法能提供可靠的故障检测和鉴定。关键词：核心方法;主成分分析;核主元分析;故障检测1介绍因为矿井提升机是一种复杂的可变性比较大的系统，提升机在长期运行和重载情况下难免会产生一些故障。这些都有可能损坏设备，停工，降低工作效率，甚至对我们员工的安全带来威胁。因此，运行中故障的检测已经变成安全系统的一个重要组成部分。提升机状态监测与故障识别的关键技术是从监测信号特征中提取的信息和提供一个判断的结果。但是，在矿井提升机的检测中有很多不同的情况，而且在各种各样的工作设备之间有许多复杂的相互关系。这里不确定因素和数据由复杂的形式所表现，如多个故障或相关故障，这些故障的诊断和鉴定是相当困难的。目前有许多传统的方法可以提取矿井提升机故障特征，如主成分分析（PCA）和偏最小二乘法（PLS）。这些方法已经被熟练的运用于我们的实际生产中来。然而，这些方法基本上是一个线性变换方法。但实际监测过程包括不同程度的非线性。因此我们的研究员已经提出了一系列涉及复杂的非线性变换非线性方法。此外，这些非线性方法只限于故障检测，故障变量分离和故障识别仍然是难以解决的问题。这篇论文是介绍了一种基于小波包变换（WPT）和核主成份分（KPCA）的矿井提升机故障诊断的特征提取方法。我们用WPT提取特征数据然后用核主成分分析变换提取主要数据特征，这种变换将低维的监测数据样本映射到高维的特征空间。然后我们做了降维和重建并备份到奇异核矩阵。在这之后，目标特征从重构的非奇异矩阵提取出来。用这样的方法我们得到清楚又稳定的目标特征。通过比较分析数据，我们得出本文提出的方法是有效的。2基于小波包变换和主成分分析技术的特征提取2.1小波包变换小波包变换（小波包变换）方法 3 ，这是一种小波的分解的概括，为信号分析提供了很多可能。传感器系统收集到的升降器的信号频带是非常广泛的。有用的信息隐藏在大量的数据中。一般情况下，某些频率的信号被放大，某些频率的信号被抑制。这就是说，这些宽带信号包含大量有用的信息：但是从这些信息中不能直接获得有用数据。小波包变换是一个很好的信号分析方法，它把信号分解成很多层的信号并在时频域给出了一个更好的分辨率，不同频段内的有用信息在信号分解后将被不同的小波系数表达。该信号的提出，是以确定新的信息隐藏在数据的中新信息。然后一种能量特征向量快速挖掘隐藏在大量的数据中的有用信息。该算法是：第1步：将回波信号执行3层小波包分解，并提取8个频率成分的信号特征在第三层，从低到高。第2步：重构小波包分解的系数。利用3 j S (j=0, 1, , 7) 指每个重建信号的频带范围内的第3层。总的信号就可以被命名为：（1）730jjsS第3步：构建的探地雷达回波信号的特征向量。当电磁波的耦合传输他们满足各种地下非均匀介质。能源分布的回波信号在每个频带然后将不同：承担相应的能量 3 j S (j=0, 1, , 7) 可以代表 3 j E (j=0, 1, , 7 ).的规模分散点的重建信号 3 j S 是 jk x (j=0,1, , 7; k=1, 2, , n),其中 n 是长度的信号。然后，我们可以得到：（2）2231()njj jkEStdx考虑到我们做的只有3层的回波信号的小波包分解。为了使每个频率成分的变化更详细，重构信号的2级的统计特性也被视为一个特征向量：（3）231()njkjjkDx(4)第4步3 j E往往大，所以我们将他们标准化。假设，从而得出7230jJE的特征向量是，最后：T = 301367/,.,/1信号通过小波包变换分解，然后提取有用的特征信息的特征向量通过上述过程。相对于其他传统方法，像希尔伯特变换，基于小波包变换分析方法更受欢迎，这是由于它敏捷的过程和它的科学分解。2.2核主成份分析核主成分份析方法就是将核心方法应用在主成分分析法中 4-5 。主要组成部分是在对角线元素后，协方差矩阵，1,2,.0.MNk kxRx使已是结尾。一般而言，第一次 N 值山对角线长，相应的大特征值，是有1MTijjC用的信息在数据分析.PCA 解决了特征值和特征向量的协方差矩阵。求解特征方程 6 ： 1()Mjjjcx如果特征值和特征向量，是属于 PCA 的。使非线性变换，0/0NRRN F ,x X 项目原始空间到特征空间，楼然后，协方差矩阵，中，原来的空间具有下列表格中的功能空间：(6)1()MTijJCx非线性主成分分析可被认为是主成分分析的功能空间，楼显然，所有的 C 抗原值和特征向量，V F (0) 0 满足 V V。所有的解决方案是在子这一转变从 C(,12,.jxiM（7）()(),12,.kkxxVMA使系数可以得到i（8）1()MiiVx从 6 7 8 式我们可以得到 (9)11()()()MikjMikjkjjaxxxAA使 k =1, 2, ,M 定义 A 是 MM 的矩阵，它的要点是（10）()ijijx从 9 和 10 式我们可以得到 M Aa = a 这就相当于2M a= Aa . （11）使作为 A 的特征值，以及相应的特征向量。我们只需要12.M12,.M计算测试点的预测的特征向量对应的非零特征值的 F 这样做主要成分的提取。界定这种因为它是由：(12)1()()MkkiikVxxA主要组成部分，我们需要知道确切形式的非线性图像。还为层面的特征空间增加了计算量随之呈指数。由于均衡器。由于式（12）涉及内积计算， ()ixA根据希尔伯特 - 施密特的原则，我们可以找到一个内积函数，满足的默瑟条件下，方程（12）可以改写成这里是K(,)()iiKxxA1()(,)MkkiikVxKx的一个变量。这样，点积必须在原来的空间，但 (x)的具体形式没必要知道。特征空间F，完全取决于选择的核心特征 7-8 。2.3说明算法在故障诊断的识别中提取目标特征的算法是：第1步：用小波包变换提取特征;第2步：计算每个样本的核矩阵，K在原始的空间输入，和(,2.)NixR()(ijiKxA第3步：在特征空间进行测绘数据的均值处理，然后计算核矩阵;第 4 步：求解特征方程 M a =Aa ;第5步：利用方程提取的K式的重要组成部分(13)，制定出一个新的载体。由于核函数在核主成分分析要满足Mercer的条件，可用于代替内积的特征空间。没有必要考虑的具体形式的非线性变换。映射功能可以非线性和特征空间的尺寸可以很高，但有它可能得到有效的主要成分通过选择合适的核函数和内核参数 9 。3结果与讨论矿井提升机的最常见的故障特征可以在设备振动信号的频率中提取出来。实验中使用矿井提升机的振动信号作为测试数据，将收集到的振动信号首先进行小波包处理,然后通过在一个水平的小波包上观察不同的时频能量分布，接着我们将获得的原始数据列于表1并提取电机的运行特征。该故障诊断模型用于故障识别或分类。实验测试被分两部分进行：第一部分是比较核主元分析和主成分分析从原来的数据中提取特征的性能，即：测试故障样本的主要组成部分的投影分布。那个第二部分是比较分类的性能，这些分类是在通过核主元分析或主成份分特征提取析后构建的。最短距离和近邻的标准被用于分类比交，这也可以测试的核主元分析和主成份分分析的执行情况。在第一部分实验中， 300个故障样本被用于比较核主元分析和主成分分析的特征提取能力。为了简化计算使用高斯核函数：102(,)(,)exp()yKxyy内核参数的值是在0.8和3之间，以及时的间隔为0.4。数目减少时，尺寸是确定。因此，所以最好的正确分类率在这个层面的准确性分类器拥有最好的分类结果。在第二部分实验中特征提取后，对分类器识别率的进行了检查。通过两种方法比较：最小距离或近邻。 80 的这些数据被选定为训练和其他20 用于测试。结果见下表2和3 。从表2和第3，可以得出结论从表第2和第3的核主元分析比主成分分析需要更少的时间并拥有相对更高的识别准确率4结论本文介绍了一种用核心故障提取方法来描述的主成分分析。问题首先是由一个非线性空间转换到线性的高维特征空间。然后，在高维特征空间提取产品内的核心功能。这就巧妙地解决了复杂的计算问题，并克服高维和局部极小的困难。从实验数据可以看出，在识别故障状态上，与比传统的主成分分析相比,核主元分析大大改善了特征提取和效率。Mine-hoist fault-condition detection basedAbstract: A new algorithm was developed to correctly identify fault conditions and accurately monitor fault development in a mine hoist. The new method is based on the Wavelet Packet Transform (WPT) and kernel PCA (Kernel Principal Component Analysis, KPCA). For non-linear monitoring systems the key to fault detection is the extracting of main features. The wavelet packet transform is a novel technique of signal processing that possesses excellent characteristics of time-frequency localization. It is suitable for analyzing time-varying or transient signals. KPCA maps the original input features into a higher dimension feature space through a non-linear mapping. The principal components are then found in the higher dimension feature space. The KPCA transformation was applied to extracting the main nonlinear features from experimental fault feature data after wavelet packet transformation. The results show that the proposed method affords credible fault detection and identification.1 IntroductionBecause a mine hoist is a very complicated and variable system, the hoist will inevitably generate some faults during long-terms of running and heavy loading. This can lead to equipment being damaged , to work stoppage, to reduced operating efficiency and may even pose a threat to the security of mine personnel. Therefore, the identification of running faults has become an important component of the safety system. The key technique for hoist condition monitoring and fault identification is extracting information from features of the monitoring signals and then offering a judgmental result. However, there are many variables to monitor in a mine hoist and, also, there are many complex correlations between the variables and the working equipment. This introduces uncertain factors and information as manifested by complex forms such as multiple faults or associated faults, which introduce considerable difficulty to fault diagnosis and identification 1.There are currently many conventional methods for extracting mine hoist fault features, such as Principal Component Analysis(PCA) and Partial Least Squares (PLS) 2. These methods have been applied to the actual process. However, these methods are essentially a linear transformation approach. But the actual monitoring process includes nonlinearity in different degrees. Thus, researchers have proposed a series of nonlinear methods involving complex nonlinear transformations. Furthermore, these non-linear methods are confined to fault detection: Fault variable separation and fault identification are still difficult problems.This paper describes a hoist fault diagnosis feature exaction method based on the Wavelet Packet Transform (WPT) and kernel principal component analysis(KPCA). We extract the features by WPT and then extract the main features using a KPCA transform, which projects low-dimensional monitoring data samples into a high-dimensional space. Then we do a dimension reduction and reconstruction back to the singular kernel matrix. After that, the target feature is extracted from the reconstructed nonsingular matrix. In this way the exact target feature is distinct and stable. By comparing the analyzed data we show that the method proposed in this paper is effective.2 Feature extraction based on WPT and KPCA2.1 Wavelet packet transformThe wavelet packet transform (WPT) method 3,which is a generalization of wavelet decomposition, offers a rich range of possibilities for signal analysis. The frequency bands of a hoist-motor signal as collected by the sensor system are wide. The useful information hides within the large amount of data. In general, some frequencies of the signal are amplified and some are depressed by the information. That is to say, these broadband signals contain a large amount of useful information: But the information can not be directly obtained from the data. The WPT is a fine signal analysis method that decomposes the signal into many layers and gives a better resolution in the time-frequency domain. The useful information within the different frequency bands will be expressed by different wavelet coefficients after the decomposition of the signal. The concept of “energy information” is presented to identify new information hidden the data. An energy eigenvector is then used to quickly mine information hiding within the large amount of data.The algorithm is: Step 1: Perform a 3-layer wavelet packet decomposition of the echo signals and extract the signal characteristics of the eight frequency components, from low to high, in the 3rd layer. Step 2: Reconstruct the coefficients of the wavelet packet decomposition. Use 3 j S (j=0, 1, , 7) to denote the reconstructed signals of each frequency band range in the 3rd layer. The total signal can then be denoted as:（1）730jjsSStep 3: Construct the feature vectors of the echo signals of the GPR. When the coupling electromagnetic waves are transmitted underground they meet various inhomogeneous media. The energy distributing of the echo signals in each frequency band will then be different. Assume that the corresponding energy of 3 j S (j=0, 1, 7) can be represented as3 j E (j=0, 1, , 7). The magnitude of the dispersed points of the reconstructed signal 3 j S is: jk x (j=0,1, , 7; k=1, 2, , n), where n is the length of the signal. Then we can get:（2）2231()njj jkEStdxConsider that we have made only a 3-layer wavelet package decomposition of the echo signals. To make the change of each frequency component more detailed the 2-rank statistical characteristics of the reconstructed signal is also regarded as a feature vector:（3）231()njkjjkDxStep 4: The 3 j E are often large so we normalize them. Assume that , thus the 7230jJEderived feature vectors are, at last:T= （4） 301367/,.,/1The signal is decomposed by a wavelet package and then the useful characteristic information feature vectors are extracted through the process given above. Compared to other traditional methods, like the Hilbert transform, approaches based on the WPT analysis are more welcome due to the agility of the process and its scientific decomposition.2.2 Kernel principal component analysisThe method of kernel principal component analysis applies kernel methods to principal 山东英才学院本科毕业设计（论文）开题报告题目矿用竖井提升机学院机械制造及自动化工程学院专业班级机械设计制造及自动化 1302学生姓名隋长城学号 201301010816指导教师王丽丽日期 2017 年月日开题报告内容：选题的目的、意义、国内外研究现状（文献综述）、研究（设计）内容、研究（设计）方法及技术路线、预期成果形式、参考文献等（可加页）。一选题目的和意义矿用竖井提升机是煤矿中的重要运输设备，是在一定的垂直路线上传送物料的提升机械，他可以直接完成垂直方向的传送。提升机的运动方式多种多类，这次我所研究的是矿用竖井提升机。矿用竖井提升机主要用于煤矿的煤炭传送，也可用于化工、码头等行业的物料传送。他的传送量大而且效率高，运动速度快，控制也较为复杂，在条件允许的情况下不仅可以在矿井内使用，也可用于上山的传送。所以说他的应用是较为广泛的。同时，还可以实现单台机器的传送，也可用于多台机器组合或与其他设备共同完成一个传送系统。从而满足在不同情况下的作业需求。在人们的生活中，提升机能够代替大量的劳动力，所以在工业生产中使用率相对较高。矿用竖井提升机应按照相关要求及规定正确的安装和使用，运行前应加以固定，一旦在操作中失去控制，没有按照规定的速度及路线运行，或者是过载操作，就可能会造成提升机直线急速下降，从而会影响矿井的正常运行和生产。甚至会造成人员伤亡，给煤矿的生产造成严重的经济损失。二国内外发展现状1国内发展目前我国国内提升机应用了电气传动系统，大型的矿用竖井提升机，主要采用了两种系统：绝大部分采用了晶闸管变流器-直流电动机传动控制系统和同步电动机矢量控制交-交变频传动控制系统，这两种系统主要利用的是数字控制系统的形式实现的。利用数字控制系统它具有效率高，能有准确的制动功能和定位功能。工作是可靠性高，但同时成本也相对昂贵，所以在中小型矿井企业中使用起来相对是比较困难的。中型、小型提升机，较多采用的是交流绕线式电动机转子切换电阻调速的交流电气传动系统，即为 TKD 电控系统。这种电气的传动系统设备较为简单，但是属于有级调速，所以说提升机在减速阶段的控制性能或爬行阶段的控制性能相对较差。尤其是在负载变换时很难实现相对稳定减速控制，所以可能会造成事故的产生。目前，国内大型直流提升机、电控系统正在进一步的完善和使用。国内高压变频器的应用领域，国内生产厂家占总供应商的比例大约在 80%以上。但国产产品的应用主要集中在 300KVA3000KVA 容量段，而 5000KVA 以上的超大功率的产品基本被国外东芝、ABB、西门子等大型跨国公司垄断。更有智光电气研制成功的7000KVA 超大功率变频器，将会改变未来的市场格局。2国外发展 1）部分发达国家原有的交流提升机已基本上被晶闸管一电动机系统所取代。如德国、瑞典等国家已有 90以上采用直流提升机，传动系统大都采用低速直联式，使系统大为简化。采用磁场反并联，有平波电抗器及卧式深度发送装置：采用积分给定与行程给定相结合的双重给定信号；主回路采用两组三相桥组成 12 脉动顺抗整流，大大提高了功率因数。2）交流变频调速同步机驱动提升系统 S

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