本文關(guān)鍵詞：基于故障樹和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的堆垛機(jī)故障建模與推理方法研究

  更多相關(guān)文章： 故障樹分析 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 模糊集理論 主觀貝葉斯方法 堆垛機(jī)故障建模與推理

【摘要】：堆垛機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,作業(yè)時(shí)呈現(xiàn)出高度的隨機(jī)性、不確定性等特點(diǎn)。針對(duì)傳統(tǒng)診斷技術(shù)存在的不足,本文提出基于故障樹和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的堆垛機(jī)故障建模和診斷推理方法。在故障建模方面,根據(jù)故障手冊(cè)等資料將常見的故障歸納為“運(yùn)行機(jī)構(gòu)故障”、“任務(wù)中斷故障”、“通信故障”、“安全故障”四大類,建立以“堆垛機(jī)不能正常運(yùn)行”為頂事件的故障樹模型。堆垛機(jī)的故障診斷及推理包含故障監(jiān)控與診斷推理兩個(gè)過程。前者是采用PLC和OPC等技術(shù),對(duì)設(shè)備的關(guān)鍵部位進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,并在出現(xiàn)故障時(shí)定位故障事實(shí),給出報(bào)警;后者是采用基于故障樹的規(guī)則推理和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概率計(jì)算的混合模式進(jìn)行故障推理,并給出診斷結(jié)果�；诠收蠘涞囊�(guī)則推理與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概率計(jì)算都離不開事件的失效概率。由于堆垛機(jī)設(shè)備正處于全生命周期的前期階段,缺乏關(guān)于系統(tǒng)及其部件失效的充分?jǐn)?shù)據(jù)。本文結(jié)合領(lǐng)域?qū)＜业膶?shí)地經(jīng)驗(yàn),針對(duì)故障樹底事件的失效概率不確定問題,用模糊集理論將專家的語義評(píng)判轉(zhuǎn)化為模糊數(shù),解模糊得到清晰值;針對(duì)在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中,由父節(jié)點(diǎn)的多態(tài)性所引起的子節(jié)點(diǎn)條件概率不確定問題,用主觀貝葉斯方法進(jìn)行概率估計(jì)。本文采用C#和SQL SERVER 2008數(shù)據(jù)庫等技術(shù),開發(fā)了堆垛機(jī)故障建模與診斷推理的原型系統(tǒng),重點(diǎn)對(duì)知識(shí)庫管理、運(yùn)行監(jiān)控及診斷推理等模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)。最后以堆垛機(jī)“通信故障”為例,對(duì)系統(tǒng)的主要功能進(jìn)行測(cè)試,并驗(yàn)證了本文方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：故障樹分析 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 模糊集理論 主觀貝葉斯方法 堆垛機(jī)故障建模與推理
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TH246;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 緒論9-19
• 1.1 應(yīng)用背景與研究意義9-10
• 1.1.1 應(yīng)用背景9-10
• 1.1.2 研究意義10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 堆垛機(jī)故障診斷10-11
• 1.2.2 故障建模與診斷推理11-14
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及組織結(jié)構(gòu)14-17
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容14-15
• 1.3.2 技術(shù)路線15-16
• 1.3.3 論文組織結(jié)構(gòu)16-17
• 1.4 論文創(chuàng)新點(diǎn)17-19
• 2 基于故障樹的堆垛機(jī)故障建模19-45
• 2.1 堆垛機(jī)概述19-24
• 2.1.1 堆垛機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)19-22
• 2.1.2 主要的常見故障22-24
• 2.2 基于故障樹的堆垛機(jī)故障模型建立24-37
• 2.2.1 故障樹分析法24-26
• 2.2.2 建立堆垛機(jī)故障樹26-37
• 2.3 底事件概率不確定性分析37-44
• 2.3.1 底事件概率不確定性的原因37-38
• 2.3.2 底事件模糊數(shù)的建立與合成38-40
• 2.3.3 專家權(quán)重的確定40-43
• 2.3.4 解模糊43-44
• 2.4 本章小結(jié)44-45
• 3 基于故障樹和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的堆垛機(jī)混合推理45-76
• 3.1 基于故障樹的診斷推理45-60
• 3.1.1 故障樹分析45-49
• 3.1.2 基于故障樹的知識(shí)庫建立49-56
• 3.1.3 基于故障樹的堆垛機(jī)故障推理56-60
• 3.2 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率推理60-73
• 3.2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概述61
• 3.2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)造61-65
• 3.2.3 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率推理65-73
• 3.3 基于故障樹和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的混合診斷機(jī)制73-74
• 3.4 本章小結(jié)74-76
• 4 堆垛機(jī)故障建模與推理系統(tǒng)的原型系統(tǒng)開發(fā)76-92
• 4.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)76-80
• 4.1.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境76
• 4.1.2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)76-77
• 4.1.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)77-80
• 4.2 系統(tǒng)主要核心模塊80-91
• 4.2.1 系統(tǒng)主界面80-82
• 4.2.2 知識(shí)庫管理模塊82-90
• 4.2.3 故障診斷與推理模塊90-91
• 4.3 本章小結(jié)91-92
• 5 實(shí)例分析及系統(tǒng)驗(yàn)證92-108
• 5.1 實(shí)例分析92-94
• 5.2 故障診斷94-107
• 5.2.1 故障樹推理94-99
• 5.2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概率推理99-106
• 5.2.3 診斷結(jié)果分析106-107
• 5.3 本章小結(jié)107-108
• 結(jié)論108-110
• 致謝110-111
• 參考文獻(xiàn)111-116
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果116

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 徐格寧;楊明亮;;基于減振降噪分析的高效堆垛機(jī)設(shè)計(jì)[J];中國(guó)安全科學(xué)學(xué)報(bào);2006年11期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 李陽;自動(dòng)化立體倉庫及其堆垛機(jī)研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2012年

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本文編號(hào)：1126883