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基于故障樹和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的堆垛機故障建模與推理方法研究

發(fā)布時間:2017-11-01 12:32

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


【摘要】:堆垛機結(jié)構(gòu)復(fù)雜,作業(yè)時呈現(xiàn)出高度的隨機性、不確定性等特點。針對傳統(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)故障手冊等資料將常見的故障歸納為“運行機構(gòu)故障”、“任務(wù)中斷故障”、“通信故障”、“安全故障”四大類,建立以“堆垛機不能正常運行”為頂事件的故障樹模型。堆垛機的故障診斷及推理包含故障監(jiān)控與診斷推理兩個過程。前者是采用PLC和OPC等技術(shù),對設(shè)備的關(guān)鍵部位進行實時監(jiān)控,并在出現(xiàn)故障時定位故障事實,給出報警;后者是采用基于故障樹的規(guī)則推理和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概率計算的混合模式進行故障推理,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)概率計算都離不開事件的失效概率。由于堆垛機設(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)<业膶嵉亟?jīng)驗,針對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判轉(zhuǎn)化為模糊數(shù),解模糊得到清晰值;針對在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中,由父節(jié)點的多態(tài)性所引起的子節(jié)點條件概率不確定問題,用主觀貝葉斯方法進行概率估計。本文采用C#和SQL SERVER 2008數(shù)據(jù)庫等技術(shù),開發(fā)了堆垛機故障建模與診斷推理的原型系統(tǒng),重點對知識庫管理、運行監(jiān)控及診斷推理等模塊進行設(shè)計。最后以堆垛機“通信故障”為例,對系統(tǒng)的主要功能進行測試,并驗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)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】: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 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
  • 1.2.1 堆垛機故障診斷10-11
  • 1.2.2 故障建模與診斷推理11-14
  • 1.3 研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)14-17
  • 1.3.1 研究內(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17-19
  • 2 基于故障樹的堆垛機故障建模19-45
  • 2.1 堆垛機概述19-24
  • 2.1.1 堆垛機系統(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 基于故障樹的知識庫建立49-56
  • 3.1.3 基于故障樹的堆垛機故障推理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)的混合診斷機制73-74
  • 3.4 本章小結(jié)74-76
  • 4 堆垛機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 實例分析及系統(tǒng)驗證92-108
  • 5.1 實例分析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】

中國期刊全文數(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設(shè)計[J];中國安全科學(xué)學(xué)報;2006年11期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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



本文編號:1126883

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