【摘要】：本課題通過對影響起重機(jī)械安全運行的危險源進(jìn)行總結(jié)和分析,基于本質(zhì)安全理論和相關(guān)分析方法,建立了針對起重機(jī)械的本質(zhì)安全評價模型；運用信息熵和模糊數(shù)學(xué)等理論,研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起重機(jī)械的安全評價方法；基于上述研究,建立了基于B/S結(jié)構(gòu)的起重機(jī)械的在線安全評價系統(tǒng)。 本文所做的主要工作具體包括： (1)通過總結(jié)起重機(jī)械的危險源因子,從起重機(jī)械設(shè)計、制造、安裝、改造、使用和管理等入手,分析常用安全評價或預(yù)測方法的優(yōu)勢和不足,基于“人-機(jī)-環(huán)境”的安全評價思想,將影響起重機(jī)械的危險源分成設(shè)備本體方面危險源、組織保障方面危險源、本質(zhì)安全文化方面危險源以及應(yīng)急故障處理方面的危險源,研究設(shè)計了一套完善全面的起重機(jī)械安全評價指標(biāo)體系。 (2)針對傳統(tǒng)的起重機(jī)械安全評價方法中過分依賴專家經(jīng)驗、中間參數(shù)和最終結(jié)果存在諸多主觀因素的缺點,本研究采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對起重機(jī)械安全評價進(jìn)行模擬仿真,選用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種在模式識別領(lǐng)域較為成熟的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為研究模型,以求減少評價過程中主觀人為因素對評價結(jié)果的影響,增強(qiáng)安全評價的準(zhǔn)確度和可信性,研究出適合起重機(jī)械本質(zhì)安全評價的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的安全評價方法。 (3)根據(jù)本研究建立的起重機(jī)械安全評價指標(biāo)體系和評價方法,采用UML語言進(jìn)行系統(tǒng)分析設(shè)計,以Visual Studio2010為開發(fā)平臺,以C#為開發(fā)語言,SQL Server2005為數(shù)據(jù)庫,設(shè)計和實現(xiàn)了一套具有安全評價和設(shè)備信息管理功能的起重機(jī)安全評價系統(tǒng)。 (4)整個研究過程中,采用信息熵理論和模糊數(shù)學(xué),對研究中遇到的數(shù)據(jù)不確定性進(jìn)行修正,降低臟數(shù)據(jù)和噪音,增強(qiáng)了研究工作的可靠性和評價結(jié)果的準(zhǔn)確程度。
[Abstract]:In this paper, through the summary and analysis of the dangerous sources that affect the safe operation of lifting machinery, based on the essential safety theory and correlation analysis method, the essential safety evaluation model for lifting machinery is established. Based on the theory of information entropy and fuzzy mathematics, the safety evaluation method of lifting machinery based on neural network is studied, and the online safety evaluation system of lifting machinery based on B 鈮，

本文編號：2478606