本文選題：Weibull分布 + 刮板輸送機(jī)��； 參考：《煤炭工程》2017年01期

【摘要】：刮板輸送機(jī)作為采煤工作面一種主要的機(jī)電設(shè)備,其可靠性運(yùn)行對(duì)安全生產(chǎn)有重要的意義。傳統(tǒng)的Weibull分布模型在刮板輸送機(jī)可靠性壽命分析中,應(yīng)用一般的線(xiàn)性方法估計(jì)可靠性壽命參數(shù),由于故障數(shù)據(jù)的非線(xiàn)性特征,預(yù)測(cè)結(jié)果誤差較大。針對(duì)此問(wèn)題提出了采用非線(xiàn)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法來(lái)優(yōu)化模型參數(shù),進(jìn)行可靠性壽命預(yù)測(cè)。研究結(jié)果表明,應(yīng)用BP算法優(yōu)化后的參數(shù)得到的可靠性壽命與實(shí)際給定的設(shè)備壽命指標(biāo)誤差較小,提高了刮板輸送機(jī)可靠性壽命預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:Scraper conveyer is one of the main mechanical and electrical equipment in coal mining face, and its reliability operation is of great significance to safe production. The conventional Weibull distribution model is used to estimate the reliability life parameters of scraper conveyors by using the general linear method. Because of the nonlinear characteristics of the fault data, the error of the prediction results is large. To solve this problem, a nonlinear neural network BP algorithm is proposed to optimize the model parameters and predict the reliability life. The results show that the reliability life of scraper conveyer is improved by using the optimized parameters of BP algorithm, and the error between the reliability life obtained by the optimized parameters and the equipment life index given in practice is relatively small.
【作者單位】： 西安科技大學(xué)電控學(xué)院;神華寧煤集團(tuán)礦山機(jī)械制造維修分公司;
【基金】：國(guó)際自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51277149) 陜西省教育廳項(xiàng)目(14JK1472)
【分類(lèi)號(hào)】：TD528.3

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