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基于RBR+CBR双重推理的带式输送机驱动系统故障诊断研究

作者:张宇,寇子明,韩聪,等. 日期:2023-11-27/span> 浏览:216 查看PDF文档

基于RBR+CBR双重推理的带式输送机驱动系统故障
诊断研究*
张宇1,2,寇子明1,2*,韩聪1,2,寇少凯1,2

(1.太原理工大学 机械与运载工程学院,山西 太原 030024;2.矿山流体控制国家地方联合工程实验室,山西 太原 030024)


摘要:基于规则推理(RBR)和基于案例推理(CBR)的方法均适用于带式输送机故障诊断领域。针对二者在故障诊断中或侧重原因分析或侧重维修手段的问题,对基于RBR+CBR双重推理的推理机制进行了研究,并建立了专家系统,对带式输送机驱动系统进行了故障诊断。首先,在传统专家系统的结构基础上构建了故障诊断专家系统;然后,根据故障机理建立了驱动系统故障树,采用产生式表示法设计了故障规则库,根据故障案例与专家经验,采用矩阵表示法设计了故障案例库;基于规则推理(RBR)和基于案例推理(CBR)的方法,设计了专家系统推理机制;利用LabVIEW程序开发平台设计了专家系统人机交互界面,实现了传感器—知识库—客户端之间的串联通信;最后,为了验证上述专家系统的可行性,在某矿带式输送机运行现场进行了实验,并进行了结果分析。研究结果表明:该带式输送机专家系统的故障原因分析准确率超过95%,故障维修方案有效性超过94%;与RBR、CBR算法支持下的专家系统相比,该专家系统具有更优的收敛性、有效性和准确性,为带式输送机的故障智能诊断提供了一种有效的方法。

关键词:运输机械;皮带输送机;故障诊断专家系统;专家系统推理机制;故障诊断准确率;基于规则推理;基于案例推理

中图分类号:TH222;TD561文献标识码:A文章编号:1001-4551(2023)11-1785-09


本文引用格式:

张宇,寇子明,韩聪,等.基于RBR+CBR双重推理的带式输送机驱动系统故障诊断研究[J].机电工程,2023,40(11):1785-1793.

ZHANG Yu, KOU Ziming, HAN Cong, et al. Fault diagnosis of belt conveyor drive system based on RBR+CBR dual reasoning[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2023,40(11):1785-1793.




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