改进故障搜索的灰色关联度模糊决策法提升矿山机械诊断效率

本文主要探讨了一种改进的故障搜索方法，名为"故障搜索的灰色关联度模糊多属性决策方法"。这种方法旨在解决故障树分析在寻找故障原因过程中存在的局限性。传统的故障树分析往往只关注最小割集的故障概率和搜索成本，但这种方法忽略了这些信息的可信度评估。为此，论文引入了灰色关联度和模糊多属性决策的概念。 灰色关联度是一种量化不确定性和灰色信息的方法，它能有效地处理信息的不完备性，适应实际问题中的信息不精确情况。模糊多属性决策则允许在多个属性（如故障概率、搜索成本、信息可信度）之间进行综合评价，以形成更为全面的决策依据。通过计算最小割集与灰色模糊理想解之间的灰色关联度，可以得出每个可能故障的相对接近度，从而制定出更合理的故障搜索顺序。 举例来说，文中提到的几个实际故障案例，如煤机机械中的截割减速器油位降低、伸缩套筒千斤不动作、行走马达不转等，都是通过这种新型方法来分析其潜在原因和解决方案。通过对这些故障的深入分析，论文强调了该方法在提高故障诊断的快速性和准确性方面的优势，尤其是当面对复杂系统和大量不确定性因素时。 作者韩军峰，作为具有丰富实践经验的工程师，以其专业知识背景，结合理论研究，提出并验证了这一创新的故障搜索策略。他们利用煤炭工业职业技能鉴定指导中心的相关教材以及朱屹生等人的研究成果，为故障诊断提供了新的视角和实用工具。 这篇论文不仅提升了故障诊断的决策科学性，还为工业界特别是煤炭机械领域的故障排除提供了一种实用且高效的工具，有助于提高设备的运行效率和维护水平。