信息融合在带式输送机故障诊断中的应用

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1、信息融合在带式输送机故障诊断中的应用2014年7月控制工程Ju1・2014V01・21.No・4第21卷第4期ControlEngineeringofChina文章编号：1671-7848(2014)04-0483-04吴定会，王莉，纪志成(江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室，江苏无锡214122)摘要：针对带式输送机输送距离长、运量大、速度快等特点，为克服带式输送机系统的复杂性和单一传感器很难判断出故障所在，在分析D—S证据理论信息融合算法的基础上，将信息融合技术应用于带式输送机故障诊断中，实现多个传感器采集并充分利用

2、多个传感器资源，提高故障诊信息融合在带式输送机故障诊断中的应用2014年7月控制工程Ju1・2014V01・21.No・4第21卷第4期ControlEngineeringofChina文章编号：1671-7848(2014)04-0483-04吴定会，王莉，纪志成(江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室，江苏无锡214122)摘要：针对带式输送机输送距离长、运量大、速度快等特点，为克服带式输送机系统的复杂性和单一传感器很难判断出故障所在，在分析D—S证据理论信息融合算法的基础上，将信息融合技术应用于带式输送机故障诊断中，实

3、现多个传感器采集并充分利用多个传感器资源，提高故障诊断率。仿真结果表明，该方法能准确诊断出系统的故障，有效克服单个信息源的主观性，使故障检测误报率降低，提高检测系统的可靠性。关键词：D-S证据理论；带式输送机；故障诊断；隶属度函数中图分类号：TH222文献标志码：AApp1icationTechno1ofBe1tConvWUDing—hg(KeyLabocessContmlandionofInformationFusogyinFau1tDiagnosiseyorui,WANGLi,J1Zhi?chenratoryofAdvan

4、cedProforLightIndustryofMducation,JiangnanUnixi214122,China):Inviewofthebe1tconvgdistancetransmissipacity,highvelocity,tvolvesper?dequipmentetc・AfteraeD—Sevidencetheoryofinformationfusiona1gorithm,duetothecomplexityofthebe1tconveyorsystemanda1soasinglesensorcanisdif

5、ficulttousejudgethefau1tsofbe1tconveyor,informationfusiontechnologyisapp1iedtothetconveyor.Itsuhshowsthatthismethodmakeusecanmakefu11ofmu1ti一sensorresource,andimprovethefaultdiagnosisrate^TheSimulationaccuratelydiagnosethefault,etherateourmaketheftestWords：D—Seviden

6、cetheory；be1tconveyor；faultdiagnosis；membershipfunction1引言习能力。这些都阻碍了带式输送机故障诊断技术的进展。带式输送机正朝着长距离、高带速、大运量的方向发展，已成为公认的用于散装物料输送设备中，应用最为广泛、效率最高的运输设备••J。但由于带式输送机使用环境恶劣，运输距离长，需要检测的点多，工作量大，不利于人工监测和检修；安全事故发生突然，对所处运输线路及物料会造成严重破坏；对于有些带式输送机，在生产过程中要求连续开机运转。Oo因此，如何确保带式输送机安全生产，确保人员

7、和设备安全，是现阶段带式输送机故障诊断技术亟待研究的课题。近些年，带式输送机的故障诊断方法主要是凭多传感器信息融合技术针对复杂系统故障诊断具有不确定性、冗余性的特性，提供了一种先进的解决方法H。。它能充分整合多个传感器采集的信息资源，通过对多元信息进行合理的运用及处理，充分利用各个传感器在各方面的互补和冗余特性，为故障的检测和分离提供诊断依据”jO该方法适用于解决由以下两种因素带来的不确定性问题：带式输送机故障诊断系统具有复杂性；设备之间互相关联。本文将信息融合技术运用到带式输送机故障诊断中，实现将多个传感器采集来的信息施行综

8、合处理，克服因单个传感器获得信息带来的局限性和孤借工人定期检查和领域专家的经验知识来识别故障原因和部位。这样不仅会加重工人的不必要工作立性而造成的不确定性，降低事故监测的误报、漏报的概率，使故障诊断的结果更加准确、可靠。量，降低工作效率，增加成本，而且故障诊断途径简单地依赖专