信息融合在带式输送机故障诊断中的应用

2014年11月26日15:22:06 本网站我要评论(2)字号：T | T | T

摘　　　要：在介绍Ｄ－Ｓ证据理论信息融合算法的基础上，针对带式输送机系统的复杂性和单一传感器很难判断出故障所在。将信息融合技术应用于带式输送机故障诊断中，通过对带式输送机故障信息的获取，结合模糊集理论中的隶属度函数代替Ｄ－Ｓ证据理论中的相关系数，得出Ｄ－Ｓ证据理论中传感器对几种典型故障的信度函数分配，再利用Ｄ－Ｓ组合规则较终确定故障类型。仿真结果表明：该方法能准确诊断出系统的故障，有效克服单个信息源的主观性，充分利用多个传感器资源，使故障检测误报率低且检测系统可靠性高。

关　键　词：Ｄ－Ｓ证据理论；带式输送机；故障诊断；隶属度函数

１　引　言

近年来，带式输送机广泛用于矿山、码头、冶金、建材、机械及仓储业的物料输送，已成为公认的对于散状物料输送效率较高、应用范围较广泛的一种连续动作的运输设备［１］。但由于带式输送机线路长、使用环境恶劣（矿山或井下），不便于人工监测和检修，时常会有安全事故发生；带式输送机需要检测的点多，工作量大，要求检测准确性高；对于有些带式输送机在生产时不允许停机和解体等特点［２３］。

因此，如何保证输送机的安全运行，预防和减少恶性事故的发生，消除故障隐患，保证人身和设备安全，是现阶段带式输送机故障诊断技术研究的重要课题。

目前，带式输送机的故障诊断方法主要是靠人工的定期检查和基于领域专家和工人的经验知识判断故障原因和部位。但这样会加重工人的不必要工作量，降低工作效率，增加企业成本，并且故障诊断途径只有通过专家或工人的以往工作经验，没有学习能力，从而也制约了带式输送机故障诊断的进一步发展。

多传感器信息融合技术为解决复杂系统故障诊断的不确定性提供了一条崭新的途径，这是由信息融合独特的多维信息处理方式决定的［４］。它充分利用多个传感器资源，通过对多元信息的支配和利用，充分利用各种传感器在空间和时间上的互补和冗余性为故障的检测和分离提供诊断依据［５］。特别适用于解决带式输送机故障诊断中由于系统的复杂性和设备之间相互影响而带来的不确定性问题。本文将信息融合技术应用到带式输送机故障诊断中，实现将来自多个传感器的信息进行综合处理，克服由于单个传感器获得信息的局限性和孤立性而造成的不确定性，降低事故监测的误报和漏报的可能性，使故障诊断结果更加准确、可靠。

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