一种矿车坠落故障模式分析方法技术

本发明专利技术公开了一种矿车坠落故障模式分析方法，其特征在于，为了了解煤矿生产过程中，导致矿车坠落的故障模式，并分析这些故障模式导致矿车坠落的可能性，提出了一种改进广义灰色关联故障树方法；其包括如下步骤：首先建立矿车坠落事故的故障树，并得到最小割集；用最小割集代表故障模式构建典型故障的特征矩阵；用各底事件的重要度确定待检模式向量；使用改进广义灰色关联法计算关联度；本发明专利技术可用于分析矿车坠落故障模式，故障模式与事故的相关性数值及排序。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及矿业工程，特别是涉及分析矿车坠落故障模式，故障模式与事故的相关性数值及排序。
技术介绍
矿井提升是煤炭生产过程中必不可少的环节，是联通井下和地面的重要系统，常被称为“咽喉”与“动脉”。矿井提升系统安全事故主要包括:断绳、过卷礅罐、卡罐、溜罐跑车、滑绳、断轴、维修操作和电气故障等。通过对阜新矿业集团下属某煤矿的矿井提升系统故障分析得出断绳事故最多，约占总数的35.6% ;其次过卷礅罐，约占总数的23.7% ;溜罐跑车事故约占9%。这些事故导致的直接结果中矿车坠落的案例最多。因此，将矿车坠落的故障因素组成及各因素导致矿车坠落的可能性作为了研宄对象。对于矿井提升系统及矿车坠落，目前的研宄主要有:李玉瑾等的矿井提升系统安全事故分析与防治；廖薇等的矿井提升系统振动测试与故障诊断；王兴友的矿井提升系统的滑动故障研宄；王宪军的井筒矿车坠落事故的模糊故障树分析。方法结合了这些研宄建立了矿车坠落的故障树，并进行了其最小割集的划分。这些割集将作为基础，进一步的使用改进广义灰色关联分析方法来确定导致矿车坠落的各故障模式发生的可能性。对于灰色关联分析与故障树的结合，其思路是以故障树最小割集构造标准故障模式向量，以底事件关键重要度组成待检模式向量，运用灰色关联分析技术对最小割集组成的各种故障模式按关联度大小进行排序，从而找出导致系统故障发生的主要因子。其特点是改善了故障树分析法中系统故障特征与内部特征之间的弱相关性，可直观地反映出系统中各底事件故障发生的可能性大小。目前研宄主要有:赵红言等的灰色关联分析法在电子设备故障树中的应用；郭锐等的基于灰色理论的全液压自行式平板车液压系统故障树研宄；刘德军等的基于灰色关联的隧道衬砌裂缝致灾通道分析；陈涛等的基于灰色关联度的风电齿轮箱传动系统故障树分析；朱显辉等的电动汽车电机可靠性的灰色预测模型；周真等的模糊灰关联分析方法在故障树分析中的应用；陈杨等的基于故障树与灰色模糊理论的城市CNG加气站安全评价。相比之下广义灰色关联分析法能够反映主序列与分序列的纵向差异和变化速率，将绝对灰色关联度和相对灰色关联度结合起来，进而体现主、分序列的关联性。后文在结合故障树分析时主序列指底事件重要度得出待检模式向量；分序列指最小割集的特征矩阵。
技术实现思路
本专利技术提出了将广义灰色关联分析法与故障树相结合的方法。该方法可确保广义灰色关联分析的有益特征，同时对于使用灰色关联与故障树分析时，普遍存在的求初值像时首项为O情况下无法处理的问题进行了算法上的修改。并使用该方法对矿车坠落的各故障模式发生可能性进行了确定和排序。本专利技术所采用的技术方案如下: ，其特征在于，为了了解煤矿生产过程中，导致矿车坠落的故障模式，并分析这些故障模式导致矿车坠落的可能性，提出了一种改进广义灰色关联故障树方法；其包括如下步骤:首先建立矿车坠落事故的故障树，并得到最小割集；用最小割集代表故障模式构建典型故障的特征矩阵；用各底事件的重要度确定待检模式向量；使用改进广义灰色关联法计算关联度；本专利技术可用于分析矿车坠落故障模式，故障模式与事故的相关性数值及排序。改进广义灰色关联法中的改进包括通过分配系数将绝对灰色关联度和相对灰色关联度结合，及求初值像时首项为O时的处理方法。改进广义灰色关联法为绝对灰色关联度计算，在故障树的概念下，可理解为最小割集的特征矩阵与底事件重要度表征的待检模式向量之间的差异，最终可反映出各个最小割集表征的故障模式对系统故障的影响程度。相对灰色关联度可比较分序列和总序列的纵向变化差异，能够体现哪些因素与系统变化趋势相一致。如果在故障树的概念下，可理解为最小割集特征矩阵中每行内各值变化与底事件重要度表征的待检模式向量各因素值变化的符合程度，最终可反映出各个最小割集的故障模式变化对系统故障变化的影响程度。将初值像定义改为Xi’= (Xi ’ (I), Xi ’ (2)，…，Xi ’ (n)) = (Xi (I)/ Xi (q)，Xi (2)/Xi (q),..., Xi (η)/ Xi(q))，其中xjqkmaxixj,这样分母Xi (q)在故障树定义下是绝不为O的，再进行始点零化像，相对灰色关联度r(lt的计算公式如图1所示公式(2)，对于改进广义灰色关联法，分配系数的确定，提出了一种引入基于离差最大化法分配系数的计算方法，其原理为:若第i个样本的属性值对所有样本属性值而言均无差别，则该样本的重要性排序将不起作用，这样的指标可令其权重为O;反之，若该样本对各项指标的属性值有较大差异，则应赋予其较大的权重，其公式如式(4)所示，0i=Bei/( B ε i+ Bri)确定特征矩阵和待检模式向量，设特征矩阵为X，其中第i行的向量Xi代表一个割集中的基本事件组合，即X1=(X1Q), X1 (2),…，X1Oi)),…，Xi=(XiQ), Xi (2),…，Xi (η)),..., Xm= (xm(l), xm (2)，…，xm(n))，其中η为基本事件个数。m为最小割集数量，那么特征矩阵X可表示为图2所示公式(5)，对于特征矩阵中的具体数值规定如下:对于第i行的向量Xi，如果其中元素对应的基本事件不是该行表示最小割集中的事件，那么这个位置的值为O ;反之，其值的确定根据绝对灰色关联度计算和相对灰色关联度计算的不同要求而不同；对于绝对灰色关联度计算，其特征矩阵X中元素值为基本事件的发生概率，待检模式向量为各底事件的重要度；对于相对灰色关联度计算，其特征矩阵和待检模式向量分别是经过初值像和始点零化像处理后的基本事件的发生概率和各底事件的重要度。根据底事件重要度定义(由于该底事件发生影响顶事件发生概率的系数)，求各基本事件导致系统各种故障模式即m个最小割集发生的可能性，基本事件的重要度^如式(6)所示，Ij= Σ Fi/FT, (j e Xi)(6)。【附图说明】图1当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种矿车坠落故障模式分析方法，其特征在于，为了了解煤矿生产过程中，导致矿车坠落的故障模式，并分析这些故障模式导致矿车坠落的可能性，提出了一种改进广义灰色关联故障树方法；其包括如下步骤：首先建立矿车坠落事故的故障树，并得到最小割集；用最小割集代表故障模式构建典型故障的特征矩阵；用各底事件的重要度确定待检模式向量；使用改进广义灰色关联法计算关联度；本专利技术可用于分析矿车坠落故障模式，故障模式与事故的相关性数值及排序。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：贾宝山，尹彬，王翰钊，陆凯，皮子坤，金珂，胡如霞，
申请(专利权)人：辽宁工程技术大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21