模糊神经网络在提升机制动系统故障诊断中的应用

针对BP神经网络在提升机制动系统故障诊断中的局限性,如收敛速度慢和可靠性差等缺点,根据提升机制动系统的故障机理和特点,提出了一种基于遗传算法的模糊神经网络故障诊断方法。结合了神经网络和模糊逻辑的优点,在利用神经网络对提升机制动系统进行故障诊断的基础上,引入模糊逻辑的概念,采用模糊隶属函数来描述这些故障的程度,并利用遗传算法对网络的权值和阈值进行修正,加快了网络收敛的速度,克服了易陷入局部极小的问题。     

矿井提升机制动系统故障诊断方法研究

为了确保矿井的安全开采,采用模糊理论和故障树相结合的方法,对提升机制动系统故障进行研究,分析了提升机制动系统常见故障原因和模式,并给出了常见的故障模式间接判断方法,为建造故障树奠定基础,结合具体研究对象,把“提升机制动失效”作为顶部故障树,然后融入模糊理论,对故障概率进行模糊化,然后对故障树进行定量和定性分析,计算出顶部事件的模糊概率和底部事件的模糊重要度。研究得出:当发生故障时,可以首先考虑故障是否由“电气系统故障”、“闸间隙大”、“油液污染”等引起的。研究指导了日常系统故障排查和维护,提高了矿井提升机制动系统的安全性和可靠性。     

基于模糊故障树的提升机制动系统安全性分析

详细分析了影响提升机制动性能的主要因素,建立了制动失效故障树。在故障树分析中,引入模糊集合理论,采用三角模糊数描述提升机制动系统事件发生的概率,采用定量分析方法对每个基本事件进行概率重要度分析,得出了影响提升机制动系统性能的关键因素。     

矿井提升机故障诊断专家系统的研究

根据矿井提升机制动系统的工况特点,设计了基于故障树的故障诊断专家系统,重点论述了专家系统的知识库构成及推理机制。故障树方法是分析复杂系统故障的有效方法之一,利用故障树建立专家系统的知识库,很好地解决了故障诊断专家系统知识获取的“瓶颈”问题。     

基于模糊事故树的提升机制动系统失效分析

采用模糊事故树分析法对提升机制动系统失效进行定量分析,得出提升机制动系统失效的模糊概率,以及导致提升机制动系统失效的基本事件的模糊重要度和导致提升机制动系统失效的主要原因。分析的结果对制动系统的日常维护、提高制动系统的可靠性提供了重要依据。     

制动系统圆筒式传感器研究

为了能对提升机制动系统进行有效的在线监测与故障诊断 ,用传感器来拾取制动器的正压力和液压回路的油压进行在线监测与故障诊断是一种非常有效的方法 ,为此需研制特殊传感器以满足这种要求。通过对制动器各个零部件进行受力分析 ,得出可将柱塞进行局部的结构改造 ,使之成为圆筒式传感器来拾取制动器的正压力。因此通过用解析、有限元、实验等方法对圆柱式传感器进行了设计、分析和验证 ,得出圆筒式传感器的性能可靠 ,能够用于提升机制动系统内进行动态监测。     

基于专家模糊控制技术的提升机制动系统

在分析现行矿井提升机制动系统的基础上，提出了基于专家模糊控制技术的提升机制动系统。进一步对该系统的组成与设计进行分析讨论。     

基于贝叶斯网络的矿井提升机制动系统故障树分析

基于单纯的故障树分析法对事件二态性的假定具有一定局限性,根据贝叶斯网络与故障树之间的映射关系,可将矿井提升机制动系统故障树中的各事件作为贝叶斯网络中的节点,各节点的多态性可运用多维变量来描述;进而可计算出系统故障相应的条件概率分布。从矿井提升机制动系统故障概率分布的计算分析结果可以看出,通过结合贝叶斯网络法和故障树分析法分析各故障事件之间的逻辑关系的不确定性和多态性,能够更为准确地分析矿井提升机制动系统故障概率分布。     

矿井提升机制动系统的故障树分析

用故障树分析法对矿井提升机制动系统的故障进行诊断,得出提高矿井提升机制动系统可靠性的有效途径。采用定性、定量分析法,研究基本故障发生概率对顶事件发生概率的影响,包括概率重要度和关键重要度,得出对顶事件影响最大的基本故障事件。降低这类基本故障事件发生概率,可以有效降低矿井提升机制动系统故障发生的概率。     

矿井提升机制动系统的PC控制算法与实现

结合矿井提升机制动系统的结构、任务特点及PC机发展的现状，提出了矿井提升机制动系统采用PC控制的两种实现方法：软件方法和硬件方法。采用软件实现方法的主要技术关键是确定PC控制算法。文章对矿井提升机制动系统的PC控制算法进行了较为详细的分析计算，给出了制动系统的PC控制算法及其实现方法。     

基于模糊动态故障树的提升机盘式制动系统可靠性研究

盘式制动系统是矿井提升机安全运行最重要的保障之一,故研究其系统可靠性具有重要的意义。由于提升机盘式制动系统是一个典型的冗余系统,系统故障存在模糊性、动态性和随机性,为提高矿井提升机盘式制动系统的安全可靠性和分析系统故障的因素,运用模糊动态故障树分析方法对矿井提升机盘式制动系统关键的失效模式进行可靠性研究。以盘式制动系统中的TE161型液压站系统作为可靠性研究对象,对盘式制动系统的工作原理、结构以及故障因素进行了分析,根据TE161型液压站系统结构组成的冗余性,构建了盘式制动系统液压站动态故障树模型,引入模糊数学理论,采用三角模糊数来描述动态故障树模型的基本事件的失效率,结合动态故障树分析方法对系统进行可靠性分析,对静态模块采用模糊静态算子求解事件的模糊故障概率,对动态模块采用基于模糊马尔可夫动态算子求解事件的模糊故障概率,综合静态子树和动态子树研究结果,并结合截集水平和扩张原理,得到系统运行104h时顶事件模糊故障概率,系统最可能故障的概率是0.031,结合模糊概率重要度的求解原理,得到系统的基本事件的模糊概率重要度,并对基本事件模糊概率重要度排序分析,得到液压站的关键失效模式以及薄弱环节,为盘式制动系统系统进行故障预防、维护以及液压站设计提供借鉴。     

提升机故障诊断不确定性推理方法

针对提升机故障诊断过程中的若干不确定性问题,提出一种新的基于本体和贝叶斯网络的故障诊断不确定性知识融合推理方法。该方法对本体贝叶斯网络进行了形式化的定义,运用OWL本体语言扩展了本体对领域知识的不确定性表示,通过一系列的翻译规则和程序,实现了本体结构到贝叶斯网络结构的转换;然后建立了基于本体和贝叶斯网络的融合推理模型,利用本体推理完成对故障诊断本体知识的语法检查、语义一致性的验证以及本体的解析,采用基于启发式搜索树的贝叶斯网络进行不确定性推理,并在贝叶斯网络可视化推理平台Netica上进行了验证。矿井提升机制动系统故障诊断实例表明,该融合推理模型具有较好的故障识别效果,处理所得的诊断结果具有较高的可信度。     

基于模糊理论的汽车ABS故障诊断研究

介绍了基于模糊理论的故障诊断方法,以日产天籁轿车ABS故障诊断为例,在建立了其液压系统故障树模型的基础上,建立其模糊方程,进行模糊矩阵计算,运用故障树分析软件进行仿真实验,验证其模糊诊断的正确性,为提高汽车ABS制动系统的可靠性提供了参考,为其维修、维护提供了依据。     

基于遗传算法优化BP神经网络的提升机制动系统故障诊断

针对提升机故障诊断系统的复杂性,利用浮点数编码的遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,再按BP算法沿负梯度方向进行网络学习直至收敛,构建起遗传算法优化BP神经网络的诊断方法。将此诊断方法应用于2JTP-1.2型提升机液压制动系统,诊断结果表明,该方法用于提升机液压制动系统常见故障诊断可行。     

矿井提升机故障智能诊断系统研究

总结了国内外提升机智能故障诊断研究现状,指出了由专家系统、模糊理论和人工神经网络等人工智能技术组成的组合式智能诊断新方法,是矿井提升机故障智能诊断技术的发展趋势,对保证矿井安全、高效和经济运行具有重要意义。     

矿用提升机监测和故障诊断方法研究

为了矿井提升机的安全运行,研究了矿用提升机监测和故障诊断方法,分析了矿井提升机常见故障形式和事故类型,对其进行代码编制,以《煤矿安全规程》以及提升机常见机械故障形式的相关要求,研究了矿用提升机监测和故障诊断系统中所需要监测的主要参数,主要为主轴装置、减速器、电动机和制动系统的相关参数;采用集成神经网络的故障诊断方法以及串并联混合的形式对提升机集成神经网络的结构进行设计,设计了矿井提升机故障诊断的各层子网络结构。研究为矿用提升机监测和故障诊断系统的建立提供了理论基础。     

矿井提升系统的滑动故障研究

提升机是煤矿安全生产的咽喉设备之一,而滑动故障是导致提升系统发生事故的主要因素之一,因此对提升系统的滑动故障进行研究具有十分重要的意义。详细分析了提升机在启动加速阶段、等速运行阶段和紧急制动阶段的滑动机理,并在此基础上分析了提升机滑动故障的故障树,对于进一步加强提升系统滑动故障的研究、监控和预防具有一定的借鉴意义。     

故障搜索的灰色关联度模糊多属性决策方法

针对故障树分析方法在故障搜索中存在的不足,提出一种基于灰色关联度模糊多属性决策的故障搜索方法。利用故障树分析综合考虑最小割集的故障概率和搜索成本,并用灰度来描述这些信息的可信度,计算最小割集跟灰色模糊理想解的灰色关联度,从而得到相对接近度,进而确定故障搜索次序。该方法增加了故障搜索决策结果的客观可信度,提高了故障诊断的快速性和准确性,通过实例验证了方法的有效性。     

矿井提升机减速器状态模糊综合评判系统研究

以矿井提升机减速器为研究对象,针对传统的单参数监测的不足,将模糊理论应用到状态监测与故障诊断中,建立了多参数融合的模糊综合评判系统。利用矿井提升机减速器运行过程中温度、振动和油液的监测参数,使用该系统对其工作状态进行评判,结果表明:用该系统所得的结果与减速器的实际工作状态吻合,提高了状态评判的准确性。