FTA-SVM优化算法在矿井提升机故障诊断中的应用

"基于FTA和SVM优化算法的矿井提升机故障诊断方法研究" 本文主要探讨了一种针对矿井提升机的智能故障诊断方法，该方法结合了故障树分析（FTA）和支持向量机（SVM）优化算法。通过对矿井提升机的故障机理进行深入研究，作者提出了从设备振动测试数据中提取优势特征频率的方法，以提高故障分类的准确性。 首先，通过构建矿井提升机的故障树，分析了故障现象与征兆之间的关系。故障树是一种图形化工具，用于表示导致设备故障的各种可能路径，它能够帮助识别设备故障的根本原因。文章中给出了一个提升系统的故障树示例，通过启发式搜索来定位问题。 接着，利用故障树分析，确定了矿井提升机的理论特征频率。这些特征频率是基于提升机的工作状态、元件参数和特征频率理论计算得出的。例如，在提升速度10.66至11.25米/秒的范围内，计算了不同故障源的特征频率。 然后，提取了219个样本数据用于训练SVM模型，每个样本包含五个维度的信息，代表了不同的故障类型，如输入轴、输出轴、齿轮、轴承等故障。这些样本数据与故障树的父节点（上层故障现象）相对应，用于训练和测试诊断模型。 支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，特别适合处理小样本和高维数据，具有训练速度快、诊断精度高和自适应能力强的特点。在FTA的基础上，SVM被用来构建智能故障诊断模型，该模型可以对矿井提升机的振动实测数据进行分析，诊断出设备的运行状态和潜在故障。 通过将这个FTA-SVM模型应用于实际工程实例，与人工诊断结果对比，结果表明两者基本一致，验证了所提方法的有效性。这种方法成功地解决了智能诊断方法中先验知识库不足的问题，并且显示出了其在故障诊断领域的优越性能。 总结来说，本文提出的基于FTA和SVM的矿井提升机故障诊断方法，为矿井设备的健康监测和预防性维护提供了新的思路和技术手段，对于提升机的安全运行和减少非计划停机时间具有重要意义。