基于模糊故障樹和貝葉斯網絡的礦井提升機故障診斷

張梅，許桃，孫輝煌，孟祥宇

(1.安徽理工大學 電氣與信息工程學院， 安徽 淮南 232001；2.淮北礦業(集團)有限責任公司 許疃煤礦， 安徽 蒙城 233500)

0 引言

礦井提升機是煤礦運輸過程中關鍵機械設備，一旦發生故障，將對煤礦生產造成極大損失。在提升機發生故障時快速準確地找到故障原因和故障點，對于保證其安全可靠運行具有重要意義[1-3]。許多學者在礦井提升機故障診斷方面進行了大量研究。董黎芳等[4]將支持向量機應用于礦井提升機制動系統的故障診斷，但只適用于少量樣本的診斷，準確性不高；李加昭[5]提出了基于BP神經網絡與D-S證據理論二次融合的多源數據融合方法，實現了多樣本參數的礦井提升機故障診斷及預測，但建模過程過于復雜，無法快速診斷；魏志成[6]利用故障樹分析法對提升機進行故障診斷，將系統的故障狀態作為頂事件，將可能引起頂事件發生的所有直接與間接原因作為底事件，使用樹形圖的方式表示一個系統中頂事件與底事件之間的邏輯關系，根據故障樹中各底事件發生概率計算出頂事件發生概率，解決了建模復雜的問題，但實際中底事件發生概率難以確定；田曉翠[7]將模糊數學理論與故障樹分析法相結合，利用模糊故障樹分析法進行礦井提升機故障診斷，將底事件發生概率替換為某個區間，通過模糊運算得到底事件模糊概率，克服了常規故障樹分析法中確定底事件發生概率困難的缺點，但反向推理能力較弱，診斷效率不高；……