本发明专利技术提供一种矿用皮带健康度评估方法、装置、设备及存储介质，涉及检测技术领域，其中，所述方法包括：获取多个矿用皮带中每个所述矿用皮带对应的M个评估指标的指标参数，所述M个评估指标均与所述矿用皮带的健康度负相关，M为正整数；对所述M个评估指标的指标参数进行非线性隶属处理，构建所述M个评估指标的模糊健康度矩阵；基于所述模糊健康度矩阵确定所述M个评估指标的信息熵权重；依据所述模糊健康度矩阵及所述信息熵权重确定每个所述矿用皮带的健康度。本发明专利技术能够提高矿用皮带健康度评估的效率。度评估的效率。度评估的效率。
【技术实现步骤摘要】
一种矿用皮带健康度评估方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及检测
，尤其涉及一种矿用皮带健康度评估方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]矿用带式输送综合保护装置是根据煤炭部关于完善井下带式运输机保护的有关文件的要求而进行设计的，其担负着运输煤炭的重要任务。对于现今煤矿矿井皮带机中的综合保护装置而言，系统由保护装置，电源箱，速度传感器，温度传感器，跑偏传感器，堆煤传感器，烟雾传感器等部件组成。目前，通过工作人员实时监测矿用带式输送综合保护装置中的各个传感器的数据，对矿用皮带的健康度进行评估的方式，由于需要工作人员监测传感器的数据，并人工评估矿用皮带的健康度，需要耗费大量的人力，效率较低。
技术实现思路
[0003]本专利技术实施例提供一种矿用皮带健康度评估方法、装置、设备及存储介质，以解决现有通过工作人员实时监测矿用带式输送综合保护装置中的各个传感器的数据，对矿用皮带的健康度进行评估的方式，需要耗费大量的人力，效率较低的问题。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术是这样实现的：
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种矿用皮带健康度评估方法，所述方法包括：
[0006]获取多个矿用皮带中每个所述矿用皮带对应的M个评估指标的指标参数，所述M个评估指标均与所述矿用皮带的健康度负相关，M为正整数；
[0007]对所述M个评估指标的指标参数进行非线性隶属处理，构建所述M个评估指标的模糊健康度矩阵；
[0008]基于所述模糊健康度矩阵确定所述M个评估指标的信息熵权重；
[0009]依据所述模糊健康度矩阵及所述信息熵权重确定每个所述矿用皮带的健康度。
[0010]可选的，所述对所述M个评估指标的指标参数进行非线性隶属处理，构建所述M个评估指标的模糊健康度矩阵，包括：
[0011]构建非线性隶属函数，所述非线性隶属函数为所述评估指标的反比例型函数；
[0012]采用所述非线性隶属函数对所述M个评估指标的指标参数进行非线性隶属处理，得到所述M个评估指标对应的隶属处理结果；
[0013]依据所述隶属处理结果构建所述M个评估指标的模糊健康度矩阵。
[0014]可选的，所述采用所述非线性隶属函数对所述M个评估指标的指标参数进行非线性隶属处理，得到所述M个评估指标对应的隶属处理结果，包括：
[0015]基于目标评估指标的指标参数中的最大值及最小值确定所述非线性隶属函数的系数，得到所述目标评估指标对应的非线性隶属函数，所述目标评估指标为所述M个评估指标中的任意一个评估指标；
[0016]采用所述目标评估指标对应的非线性隶属函数对所述目标评估指标的指标参数
进行非线性隶属处理，得到所述目标评估指标对应的隶属处理结果。
[0017]可选的，所述健康度以健康度评分表征，所述依据所述模糊健康度矩阵及所述信息熵权重确定每个所述矿用皮带的健康度之后，所述方法还包括：
[0018]按照健康度评分从高到低对所述多个矿用皮带进行排序；
[0019]将所述多个矿用皮带中排序在最前的矿用皮带确定为运行状态最好的矿用皮带；
[0020]将所述多个矿用皮带中排序在最后的矿用皮带确定为运行状态最差的矿用皮带。
[0021]可选的，所述基于所述模糊健康度矩阵确定所述M个评估指标的信息熵权重，包括：
[0022]基于所述模糊健康度矩阵计算每个所述评估指标的信息熵；
[0023]依据每个所述评估指标的信息熵确定所述M个评估指标的信息熵权重。
[0024]可选的，所述评估指标包括如下至少一项：
[0025]维修次数、运行时间、开停次数、急停报警、跑偏报警。
[0026]可选的，所述多个矿用皮带为相同型号的矿用皮带。
[0027]第二方面，本专利技术实施例提供了一种矿用皮带健康度评估装置，所述装置包括：
[0028]获取模块，用于获取多个矿用皮带中每个所述矿用皮带对应的M个评估指标的指标参数，所述M个评估指标均与所述矿用皮带的健康度负相关，M为正整数；
[0029]构建模块，用于对所述M个评估指标的指标参数进行非线性隶属处理，构建所述M个评估指标的模糊健康度矩阵；
[0030]第一确定模块，用于基于所述模糊健康度矩阵确定所述M个评估指标的信息熵权重；
[0031]第二确定模块，用于依据所述模糊健康度矩阵及所述信息熵权重确定每个所述矿用皮带的健康度。
[0032]可选的，所述构建模块包括：
[0033]第一构建单元，用于构建非线性隶属函数，所述非线性隶属函数为所述评估指标的反比例型函数；
[0034]处理单元，用于采用所述非线性隶属函数对所述M个评估指标的指标参数进行非线性隶属处理，得到所述M个评估指标对应的隶属处理结果；
[0035]第二构建单元，用于依据所述隶属处理结果构建所述M个评估指标的模糊健康度矩阵。
[0036]可选的，所述处理单元具体用于：
[0037]基于目标评估指标的指标参数中的最大值及最小值确定所述非线性隶属函数的系数，得到所述目标评估指标对应的非线性隶属函数，所述目标评估指标为所述M个评估指标中的任意一个评估指标；
[0038]采用所述目标评估指标对应的非线性隶属函数对所述目标评估指标的指标参数进行非线性隶属处理，得到所述目标评估指标对应的隶属处理结果。
[0039]可选的，所述装置还包括：
[0040]排序模块，用于按照健康度评分从高到低对所述多个矿用皮带进行排序；
[0041]第三确定模块，用于将所述多个矿用皮带中排序在最前的矿用皮带确定为运行状态最好的矿用皮带；
[0042]第四确定模块，用于将所述多个矿用皮带中排序在最后的矿用皮带确定为运行状态最差的矿用皮带。
[0043]可选的，所述第一确定模块具体用于：
[0044]基于所述模糊健康度矩阵计算每个所述评估指标的信息熵；
[0045]依据每个所述评估指标的信息熵确定所述M个评估指标的信息熵权重。
[0046]可选的，所述评估指标包括如下至少一项：
[0047]维修次数、运行时间、开停次数、急停报警、跑偏报警。
[0048]可选的，所述多个矿用皮带为相同型号的矿用皮带。
[0049]第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，所述程序被所述处理器执行时实现第一方面所述的矿用皮带健康度评估方法的步骤。
[0050]第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的矿用皮带健康度评估方法的步骤。
[0051]本专利技术实施例中，获取多个矿用皮带中每个所述矿用皮带对应的M个评估指标的指标参数，所述M个评估指标均与所述矿用皮带的健康度负相关，M为正整数；对所述M个评估本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种矿用皮带健康度评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个矿用皮带中每个所述矿用皮带对应的M个评估指标的指标参数，所述M个评估指标均与所述矿用皮带的健康度负相关，M为正整数；对所述M个评估指标的指标参数进行非线性隶属处理，构建所述M个评估指标的模糊健康度矩阵；基于所述模糊健康度矩阵确定所述M个评估指标的信息熵权重；依据所述模糊健康度矩阵及所述信息熵权重确定每个所述矿用皮带的健康度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述M个评估指标的指标参数进行非线性隶属处理，构建所述M个评估指标的模糊健康度矩阵，包括：构建非线性隶属函数，所述非线性隶属函数为所述评估指标的反比例型函数；采用所述非线性隶属函数对所述M个评估指标的指标参数进行非线性隶属处理，得到所述M个评估指标对应的隶属处理结果；依据所述隶属处理结果构建所述M个评估指标的模糊健康度矩阵。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用所述非线性隶属函数对所述M个评估指标的指标参数进行非线性隶属处理，得到所述M个评估指标对应的隶属处理结果，包括：基于目标评估指标的指标参数中的最大值及最小值确定所述非线性隶属函数的系数，得到所述目标评估指标对应的非线性隶属函数，所述目标评估指标为所述M个评估指标中的任意一个评估指标；采用所述目标评估指标对应的非线性隶属函数对所述目标评估指标的指标参数进行非线性隶属处理，得到所述目标评估指标对应的隶属处理结果。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述健康度以健康度评分表征，所述依据所述模糊健康度矩阵及所述信息熵权重确定每个所述矿用皮带的健康度之后，所述方法还包括：按照健康度评分从高到低对所述多个矿用...
【专利技术属性】
技术研发人员：姬海翔，
申请(专利权)人：中移智行网络科技有限公司中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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