采煤机健康评估：组合赋权法的应用与优势

"该文研究了一种基于组合赋权法的采煤机健康状态评估方法，旨在解决采煤机故障导致的生产效率问题。通过构建采煤机健康状态指标体系，利用层次分析法(AHP)与熵权法的组合，得到更加全面的权重分配。然后运用灰色聚类法和模糊综合评价法对关键部件和整体设备进行健康状态评估，提高评估准确性。实验证明，该方法的评估准确率达到84.33%，优于单独使用AHP或熵权法。该研究为采煤机的状态监测和维护策略提供了有力支持。" 在煤矿开采中，采煤机是至关重要的设备，其运行状况直接影响到整个煤矿的生产效益。由于采煤机工作环境恶劣且承受高负载，容易出现各种故障，因此，对其进行健康状态评估显得尤为必要。本文提出的评估模型主要由以下几个部分构成： 1. **健康状态指标体系**：根据采煤机的运行特征，建立一套全面反映设备健康状态的指标体系。这些指标可能包括设备的运行时间、振动水平、温度、噪音、磨损程度等，用于定量评估设备的性能和状态。 2. **组合赋权法**：结合层次分析法与熵权法的优点，创建一个既能体现专家主观判断又能反映数据客观分布的权重分配方案。层次分析法主要依赖于专家的主观判断，而熵权法则基于数据的离散程度来确定权重，两者的结合可以提供更为准确的权重分配。 3. **灰色聚类法**：这是一种处理不完全信息的评估方法，用于对采煤机的关键部件进行健康状态的初步评估。通过对数据的灰度处理，可以识别出设备状态的变化趋势和异常情况。 4. **模糊综合评价法**：此方法适用于处理不确定性和模糊性问题，可以综合多个因素对采煤机的整体健康状态进行评价。它能较好地处理评价指标之间的相互影响和不确定性，提高评估的精确性。 通过上述方法的结合应用，实验结果显示，基于组合赋权法的评估方法在评估采煤机健康状态时，准确率达到了84.33%，相比仅使用AHP或熵权法有显著提升。这一成果表明，该方法能够有效地解决采煤机健康状态评估的难题，并为预测设备寿命和制定维护策略提供了科学依据。 这项研究为煤矿行业的设备健康管理提供了一种创新的解决方案，有助于预防故障的发生，减少停机时间，从而提高煤矿的生产效率和安全性。未来的研究可能进一步优化这种评估方法，如集成更多类型的评估方法，或者开发智能化的实时监控系统，以实现更高效、更精准的设备健康管理。