基于耦合关系的采煤机安全评价模型有效性验证

本文主要探讨了基于耦合关系的采煤机安全性评价模型，针对煤炭行业设备运营中的安全性问题，特别是在采煤机的使用、维护和维修过程中，提出了新的评估方法。研究的焦点在于如何有效提取评价特征，并利用这些特征来分析设备之间的内在和外在关联。 首先，作者关注于离散型数据的处理，包括属性内耦合相似度的计算。内耦合相似度是衡量属性值之间关联强度的一种指标，通过公式（1）定义，它考虑了属性值x和y在集合O中的出现频率，即统计频数。这种度量有助于识别在相同属性下数据的聚集或相关性。 接着，文章引入了离散型特征间耦合相似度的概念，它扩展了单个属性内的分析，考虑了不同属性之间的关联。这种分析方法有助于发现设备性能参数之间的隐式联系，从而更全面地捕捉项目间的关联关系，为采煤机的安全评价提供基础。 研究者运用布尔代数点积运算这一工具，对运行、维护等多维度信息进行关联性分析，目的是确定那些能有效反映采煤机安全性能的关键特征。这种方法旨在建立一个能够量化设备安全状态的耦合关系模型，这对于大型煤炭企业的设备管理和维护决策具有实际意义。 以神东煤炭设备管理中心和生产单位的实际数据为验证，通过12年的大型采煤机租赁、维护和维修信息，证实了所提模型的有效性和实用性。通过这种方式，模型不仅提高了采煤机的使用效率，还降低了运营成本，增强了企业的综合竞争力。 总结来说，本文的核心贡献是提出了一种结合耦合关系分析和离散型数据处理的采煤机安全性评价模型，为煤炭行业的设备安全管理提供了科学依据和技术支持。这种模型在实际应用中展现出强大的预测和改进设备性能的能力，对于提升整个行业的安全水平具有重要意义。