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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:赵盾 ZHAO Dun(Sa fety Technology Center,Shanxi Administration of Coal Mine Sa fety,Taiyuan 030000,China)
机构地区:[1]山西煤矿安全监察局安全技术中心,太原030000
出 处:《山西煤炭》2021年第2期111-114,共4页Shanxi Coal
摘 要:针对皮带运输机的主要故障部件进行分析,阐述了几种部件的主要故障形式与诊断方法。通过故障树模型,建立皮带运输机的故障框架,对故障失效形式逐级分析;利用多元信息预测技术,融合BP神经网络与D-S证据理论建立皮带运输机的故障预测机制;通过故障数据树与预测机制,实现皮带运输机工况系数的多元信息处理功能,以事件概率的方式,更合理地评估皮带运输机故障类型,准确地定位故障原因及故障位置,有效避免安全事故的发生。The article analyzes the main fault components andintroduces their failure forms and diagnosis methods for belt conveyors.By the fault tree model,we established a framework to analyze the failure forms step by step;by the multi-information prediction technology,we integrated BP neural network with D-S evidence theory to establish a fault prediction mechanism for the belt conveyors.Through the fault data tree and prediction mechanism,the multi-information processing of working condition coefficient was realized;by means of event probability,it could evaluate the fault types reasonably and locate the failure causes and positions accurately,which could effectively avoid safety accidents.
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