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:信息融合技术在矿井提升机故障诊断中的应用

为了提高矿井提升机故障诊断的准确性,引入了一种基于改进证据理论信息融合的故障诊断方法。首先采用蚁群神经网络、BP网络以及RBF网络分别对提升机进行初步故障诊断,再由改进证据理论进行融合决策。仿真实例表明,该方法可有效解决高冲突证据间的信息融合问题,提高了证据理论的应用能力,并具有一定的容错性,适用于矿井提升机的故障诊断。

提升机是矿井生产的主要运输设备,担负着人员、物资运输等重要任务,其运行状态直接关系到矿井的正常作业。为了保证提升机的安全可靠运行,相关研究人员开发出了许多保护系统。然而,针对矿井提升机的故障诊断技术,尽管早已得到了相关人员的普遍重视,但仍属于一个难点问题[fil。目前见诸文献的主要有神经网络f27、支持向量机〔3〕以及模糊理论[fal等,均取得了一定成效。但是在采用单一方法进行故障诊断时,存在模型自适应能力较差等缺陷,易出现错判现象。因此,探索一种能够融合多源信息的故障诊断方法就显得尤其重要。  

  证据理论可以较好实现多源信息的融合,具有较高的适应性及容错性,并已获得了广泛应用[5-fi]然而,当证据之间冲突强烈时,证据理论会抛弃冲突证据所提供的信息,可能得出与常理不符的结论。因此,作者利用文献「7]所提出的一种改进证据理论算法,对蚁群神经网络、BP网络以及RBF网络的初级故障诊断结果进行融合决策,有效地提高了矿井提升机故障诊断的准确性。

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点击次数:  更新时间:2015-11-11 15:45:06  【打印此页】  【关闭