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1、礦用帶式輸送機故障診斷分析
帶式輸送機作為最常見的散料運輸設備，具有運量大、運距長、可連續(xù)輸送等特點，是煤礦生產中最主要運輸設備之一。由于煤礦井下環(huán)境復雜多變，很多不可控的因素隨時出現，帶式輸送機故障種類多樣，檢修過程困難，造成安全事故頻發(fā)。傳統(tǒng)的帶式輸送機多故障綜合檢測功能較差，工作效率低，零件易損耗，缺乏安全隱患預防能力。DS證據理論技術是一種能夠高效解決不確定問題的方法，將其應用到礦用帶式輸送機故障診斷中，可以在充分考慮不確定條件的基礎上，為每種故障種類設置可信度作為元信息進行融合，對于解決礦用帶式輸送機故障診斷問題具有非常重要的意
2、義。
1礦用帶式輸送機的構成
礦用帶式輸送機的組成架構如圖1所示，其核心組件就是輸送帶和驅動裝置等。(1)將輸送帶固定在帶式輸送機的上、下段承載托輥上，使得輸送帶在縱向上能夠滿足垂直范圍要求，保證輸送帶平穩(wěn)、正常地運行;(2)將主動滾筒和改向滾筒按照確定位置和距離平行布置，圍繞輸送帶成無極環(huán)形;(3)調整拉緊裝置，將輸送帶拉緊并且處于較高的張力狀態(tài);(4)調整驅動裝置，讓輸送帶在運行過程中始終處于被驅動、拉伸、牽引的狀態(tài)。
2基于改進DS證據理論的礦用帶式輸送機故障診斷
(1)DS證據理論改進DS證據理論在進行信息數據融合時
3、，為了滿足可信函數的分布概率始終保持在0～1，通常會進行歸一化處理，使得概率值會縮小1/(1-k)倍。這種方式雖然可以便于滿足概率分布問題，但弱化了證據焦元間的特征沖突，使得公共焦元沖突值變小，常常導致出現錯誤的結論，不利于對礦用帶式輸送機多樣且復雜故障的預防和處理，因此本文對傳統(tǒng)的DS證據理論進行了改進。在診斷框架中，改進后的DS證據理論主要應用于故障證據理論的推導和融合兩方面，結合推導結果進行故障預判，主要操作過程：①根據輸送帶保護系統(tǒng)運行過程中的自我判斷，構建輸送帶的故障證據規(guī)則，例如輸送帶斷帶規(guī)則：根據檢測數據顯示，當監(jiān)測數據中的帶速v在5s內小于額定帶速vs的0.02倍或者大于vs的
4、0.3倍，則會推斷為發(fā)生斷帶故障，那么系統(tǒng)會直接進行跳線短接動作，啟動停機保護機制，也就是將跳線組E和D的短接值設為0。其具體的規(guī)則形式化描述if:0.06vs5sandE-D=0then:輸送帶斷帶②多種故障同時發(fā)生或發(fā)生故障沖突，則調用專家知識，自動搜索故障庫，匹配故障規(guī)則，判斷故障發(fā)生原因，啟動處理機制進行處理。當故障推導過程中發(fā)生故障沖突時，則調用改進DS證據理論知識，根據不同的故障信息進行可信度分配。(3)仿真測試為了驗證基于改進DS證據理論的故障診斷框架的有效性，將其應用到煤礦的實際生產過程中進行仿真測試，通過故障數據的融合，將各類傳感器的數據作為證據元進行故障診斷推理。以帶速m1
5、、溫度m2和縱撕傳感器m3故障可信度的分配值為例建立可信框架Θ={A1，A2，A3｝進行測試，其中A1表示由于帶速傳感器檢測的打滑故障，A2表示由縱撕傳感器檢測的斷帶故障，A3表示跑偏傳感器檢測的跑偏故障。各類測試傳感器可信度分配值如表1所示。通過分析可知，由于速度傳感器m1檢測出來的輸送帶打滑故障可信度分配值相差較少，因此輸送帶打滑故障發(fā)生的可能性較高，而故障發(fā)生可能性的不確定性也相對較高，如果其他故障同時發(fā)生則更加不容易判斷，因此，需要進行故障信息融合。首先利用DS證據理論規(guī)則進行組合，將帶速傳感器m1與溫度傳感器m2進行信息融合，重新進行故障可信度分配，從而得到2種傳感器的融
6、合結果如表2所示。然后將上述融合的結果再與縱撕傳感器m3的故障可信度繼續(xù)進行融合，融合結果如表3所示。從融合的結果可以得出，經過2次融合后可信度比第1次融合的結果可靠性高，可信度值更加接近于1，其他故障逐步趨于0。因此帶式輸送機的故障證據不斷積累，不確定因素可信度不斷下降，可以得出A1打滑故障發(fā)生。如果證據存在沖突時，則進一步采用改進DS證據理論進行故障診斷，從不合理的證據中找出一個關鍵的輸送機證據來輔助進行故障決策，繼續(xù)進行沖突決策，解決沖突問題，最后得出診斷結果如表5所示。從表5可知，由于解決了沖突問題，可以將其他故障發(fā)生的可信值降為0，從而獲得準確的故障診斷信息，說明改進DS證據理論對于
7、礦用帶式輸送機的故障預判有效。
3結語
DS證據理論的主要思想是利用先驗知識來預測事件發(fā)生的概率、獲取檢驗區(qū)間的可信度值。本文在傳統(tǒng)的DS證據理論基礎上做了改進，增加沖突決策機制來解決在不確定條件下的礦用帶式輸送機故障診斷問題。通過多證據融合仿真測試，該方法有效地解決了證據沖突問題，可以更加準確地獲取故障診斷信息。
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礦用帶式輸送機故障診斷分析
