模糊理论提升电牵引采煤机故障树分析的实用性

模糊理论在电牵引采煤机故障树分析中的应用探讨了一种新颖且实用的方法，旨在提高该设备在生产过程中的可靠性。传统的故障树分析（FTA）通常依赖于精确的数据和参数，但在电牵引采煤机这种多因素影响的复杂系统中，实际情况可能难以用精确的数学模型完全描述。模糊理论的引入，尤其是模糊隶属度关系矩阵的应用，允许系统分析师考虑到不同工况条件下的不确定性，如冲击、煤层倾角和煤质硬度等。 在这个研究中，作者首先定义了一个电牵引采煤机的故障树分析模型，这个模型被设计用来识别关键的故障路径和可能导致顶事件（即系统失效）的基本事件。通过专家评判法，模糊量化被用来确定每个基本事件的故障率乘因子，这些因子是根据专家的经验和现场数据确定的，能够更好地反映实际工况下的复杂性。 例如，以液压制动系统为例，研究者在两个不同矿区的工况下进行了模糊量化，从而获取了基本事件的故障率数据。通过可靠性软件Relex进行仿真计算，模糊理论的结果与实际故障情况显示出良好的一致性，这表明这种方法在故障预测和预防中具有实用价值。 此外，这种方法为旋转机械振动状态监测和故障诊断提供了新的视角，特别是对于转子系统，其状态监测和故障诊断技术得到了有益的扩展。未来的研究可能进一步优化信号分析方法、故障诊断算法，并利用现代网络技术实现故障诊断的网络化，提升整个系统的实时性和智能化水平。 参考文献引用了多篇关于故障诊断技术、旋转机械故障机理以及相关软件工具的著作，显示了这项工作的理论基础和实践应用背景。作者杜永英作为沈阳化工大学机械工程学院的讲师，表明了这是一项由学术界专业人士进行的研究。 总结来说，模糊理论与故障树分析相结合，为电牵引采煤机的故障管理提供了一种更具适应性和实际意义的解决方案，有望提高采煤机的整体工作效率和可靠性。这一研究成果不仅适用于电牵引采煤机，也适用于其他复杂的工业设备，展示了模糊理论在解决复杂系统故障问题中的潜力。