本文關(guān)鍵詞：橋式起重機(jī)故障分析與故障率預(yù)測(cè)方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：橋式類型起重機(jī)是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程機(jī)械化與現(xiàn)代化的一種特種裝備,在現(xiàn)代化工業(yè)中應(yīng)用廣泛,橋式類型起重機(jī)結(jié)構(gòu)龐大、組成復(fù)雜,運(yùn)作運(yùn)行時(shí)相關(guān)人員較多,事故一旦發(fā)生就會(huì)造成嚴(yán)重后果。因此,對(duì)橋式起重機(jī)的故障進(jìn)行分析和對(duì)發(fā)生故障的概率進(jìn)行預(yù)測(cè),可以在事故、故障發(fā)生之前,防止事故發(fā)生或提前做好應(yīng)急工作。故障樹(shù)分析法是使用最為廣泛的一種故障分析方法。將故障樹(shù)分析法用于橋式起重機(jī)的故障分析中,把故障清晰簡(jiǎn)潔的顯示出來(lái),對(duì)故障類型進(jìn)行系統(tǒng)的總結(jié),對(duì)引起故障的原因進(jìn)行全面概括,從而定性的對(duì)故障進(jìn)行分析。層次分析法是一種綜合性的評(píng)價(jià)方法,將其用于故障分析中是基于故障樹(shù)分析法,根據(jù)故障樹(shù)畫(huà)出相應(yīng)故障的層次結(jié)構(gòu)模型,利用專家的經(jīng)驗(yàn)建立判斷矩陣,計(jì)算每種影響因素的權(quán)重。使用層次分析法對(duì)故障進(jìn)行定量分析,既避免了使用故障樹(shù)分析法建立最小割集的強(qiáng)大的工作量,又減少了對(duì)最小割集的劃分的主觀性,解決了故障樹(shù)邏輯關(guān)系的不確定性,以及在碰到邏輯門(mén)時(shí)無(wú)法判斷兩邊重要度的問(wèn)題。使用層次分析法計(jì)算重要度可以將每一層的影響因素相對(duì)于上一層因素的重要度均計(jì)算出來(lái),而不僅僅是計(jì)算影響因素相對(duì)于目標(biāo)層的權(quán)重。對(duì)橋式起重機(jī)的故障進(jìn)行分析并分類之后,將統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,對(duì)每類故障發(fā)生的概率進(jìn)行預(yù)測(cè),將24年的故障概率作為數(shù)據(jù)的輸入,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)自適應(yīng),預(yù)測(cè)下一年故障發(fā)生的概率,從而為預(yù)防故障發(fā)生以及準(zhǔn)備零部件并合理安排維修時(shí)間與工作計(jì)劃提供依據(jù)。本文使用兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)故障率分別進(jìn)行預(yù)測(cè),比較兩種預(yù)測(cè)方法的準(zhǔn)確性。首先,使用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè),遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)使用最為廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其次,使用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè),Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),常用于電力負(fù)荷預(yù)測(cè)。本文闡述了橋式起重機(jī)的結(jié)構(gòu)以及故障形式,研究了使用故障樹(shù)分析法與層次分析法相結(jié)合的方法進(jìn)行分析,畫(huà)出了橋式起重機(jī)主要故障的故障樹(shù)及層次結(jié)構(gòu)模型,建立了判斷矩陣,計(jì)算了各影響因素的權(quán)重。本文使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障率預(yù)測(cè),研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)權(quán)值,得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果圖和預(yù)測(cè)誤差圖,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析,從而判斷使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測(cè)故障率的可用性。
【關(guān)鍵詞】：故障分析 故障樹(shù)分析 層次分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH215
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-17
• 1 緒論17-23
• 1.1 選題背景及研究意義17-18
• 1.1.1 研究背景17
• 1.1.2 研究意義17-18
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-21
• 1.2.1 故障分析的研究現(xiàn)狀18-20
• 1.2.2 故障率預(yù)測(cè)的研究現(xiàn)狀20-21
• 1.3 研究目的、內(nèi)容、思路21-22
• 1.3.1 研究目的21
• 1.3.2 研究?jī)?nèi)容和思路21-22
• 1.4 研究方法22
• 1.5 本章小結(jié)22-23
• 2 橋式起重機(jī)故障分析23-31
• 2.1 橋式起重機(jī)概述23-26
• 2.1.1 橋式起重機(jī)結(jié)構(gòu)23-24
• 2.1.2 橋式起重機(jī)分類24-25
• 2.1.3 橋式起重機(jī)安全防護(hù)裝置25-26
• 2.2 橋式起重機(jī)故障類型分析26-30
• 2.2.1 橋式起重機(jī)主要故障類型27-29
• 2.2.2 橋式起重機(jī)故障原因分類29-30
• 2.3 本章小結(jié)30-31
• 3 橋式起重機(jī)故障的分析方法31-49
• 3.1 常用的故障分析方法31
• 3.2 故障樹(shù)分析法31-37
• 3.2.1 故障樹(shù)符號(hào)與應(yīng)用31-34
• 3.2.2 故障樹(shù)分析法的定性定量分析34-35
• 3.2.3 故障樹(shù)分析方法的應(yīng)用35-36
• 3.2.4 故障樹(shù)分析法的缺點(diǎn)36-37
• 3.3 層次分析法37-42
• 3.3.1 層次分析法結(jié)構(gòu)模型的建立37-40
• 3.3.2 判斷矩陣的建立及組合權(quán)重值的確定40-42
• 3.4 故障樹(shù)分析法與層次分析法相結(jié)合42-43
• 3.5 故障分析的意義43-45
• 3.5.1 在橋式起重機(jī)械使用過(guò)程中經(jīng)常發(fā)生的事故43-44
• 3.5.2 故障分析與事故之間的關(guān)系44-45
• 3.6 本章小結(jié)45-49
• 4 故障發(fā)生概率的預(yù)測(cè)49-61
• 4.1 故障概率的預(yù)測(cè)方法49-50
• 4.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的橋式起重機(jī)故障率的預(yù)測(cè)50-54
• 4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)50-52
• 4.2.2 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源52-54
• 4.3 遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)54-57
• 4.3.1 遺傳算法介紹54
• 4.3.2 遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)54-57
• 4.4 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)57-59
• 4.4.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)58
• 4.4.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程58-59
• 4.5 本章小結(jié)59-61
• 5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)及MATLAB的實(shí)現(xiàn)61-75
• 5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立61-63
• 5.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的選擇61-62
• 5.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MATLAB實(shí)現(xiàn)62-63
• 5.2 遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)63-69
• 5.2.1 遺傳算法的設(shè)置63-65
• 5.2.2 遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出65-66
• 5.2.3 預(yù)測(cè)輸出和期望輸出結(jié)果66-68
• 5.2.4 對(duì)預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行分析68-69
• 5.3 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)69-74
• 5.3.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)69-70
• 5.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練70-71
• 5.3.3 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果分析71-74
• 5.4 本章小結(jié)74-75
• 6 結(jié)論與展望75-77
• 6.1 結(jié)論75
• 6.2 展望75-77
• 參考文獻(xiàn)77-81
• 致謝81-83
• 作者簡(jiǎn)介及讀研期間主要科研成果83

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  本文關(guān)鍵詞：橋式起重機(jī)故障分析與故障率預(yù)測(cè)方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：251102