【摘 要】
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为解决目前矿井提升机故障诊断方法效率低、准确性差等问题,提出了一种基于模糊故障树和贝叶斯网络的矿井提升机故障诊断方法。首先对传感器实时采集的提升机运行参数进行去
【机 构】
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安徽理工大学电气与信息工程学院,淮北矿业（集团）有限责任公司许疃煤矿
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51874010),淮北矿业集团科研项目(HX2019052530)
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为解决目前矿井提升机故障诊断方法效率低、准确性差等问题,提出了一种基于模糊故障树和贝叶斯网络的矿井提升机故障诊断方法。首先对传感器实时采集的提升机运行参数进行去噪预处理、多源信息融合,保证数据的准确性;然后将处理后的数据输入矿井提升机故障树,采用三角模糊数表示提升机底事件发生概率,得到底事件模糊概率;最后将模糊故障树映射为贝叶斯网络进行可靠性分析,将底事件模糊概率作为先验概率,计算叶节点发生概率,进而获得根节点的后验概率、概率重要度和关键重要度,从而快速确定故障类型和故障点。实例分析结果验证了该方法的可行
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