基于故障樹(shù)的礦井風(fēng)機(jī)故障診斷知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建.pdf

1、現(xiàn)在大多數(shù)企業(yè)所擁有的各種類(lèi)型旋轉(zhuǎn)機(jī)械狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，需要現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)人員對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的分析與診斷，但目前礦山企業(yè)現(xiàn)場(chǎng)操作人員的現(xiàn)狀是普遍的相關(guān)專(zhuān)業(yè)水平有限，對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)得到的數(shù)據(jù)很難進(jìn)行后續(xù)的分析與診斷。然而，故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)可以很好的解決目前礦山企業(yè)需求與現(xiàn)場(chǎng)操作人員水平不足之間的矛盾。為此本文著重研究作為礦井風(fēng)機(jī)故障診斷專(zhuān)家系統(tǒng)核心組成部分的知識(shí)庫(kù)構(gòu)建。
　　以礦井風(fēng)機(jī)為研究對(duì)象，對(duì)其常見(jiàn)故障模式、故障機(jī)理、故障征

2、兆及故障原因進(jìn)行分析歸納，在此基礎(chǔ)上提出了基于故障樹(shù)建立知識(shí)庫(kù)的方法，以及以故障特征為頂層事件建立故障樹(shù)的思路，完成了基于基頻特征、基于分頻特征、基于二倍頻特征、基于高頻特征等基于特征頻率的礦井風(fēng)機(jī)故障樹(shù)的建立。
　　構(gòu)建了由故障框架；框架規(guī)則；故障規(guī)則；故障征兆；故障原因措施等組成的礦井風(fēng)機(jī)知識(shí)庫(kù)結(jié)構(gòu)，用事實(shí)庫(kù)、規(guī)則庫(kù)、對(duì)策庫(kù)完成了知識(shí)存儲(chǔ)，將故障樹(shù)的概念和知識(shí)表示中的框架相融合，故障樹(shù)中的最小割集和知識(shí)表示中的規(guī)則相融合，最小