组合赋权法提升采煤机健康状态评估精准度

本文主要探讨了基于组合赋权法的采煤机健康状态评估方法，这是在面对煤矿开采中采煤机复杂结构、恶劣运行环境以及由于巨大负载冲击引发的故障问题背景下提出的。采煤机的健康状态是煤矿企业生产效率的关键因素，直接影响到企业的经济效益。针对这一问题，研究者构建了一个综合性的健康状态评估模型，该模型将采煤机的运行特点融入其中，特别采用了层次分析法（AHP）与熵权法相结合的赋权策略。 层次分析法是一种主观判断的多准则决策工具，通过比较不同指标的重要性来分配权重，而熵权法则是一种客观的不确定性度量方法，根据数据的不确定性和信息量来确定权重。通过组合这两种赋权方法，评估结果既能体现专家的经验和知识，又能反映数据的实际情况，从而得出更为准确的综合权重。 研究中，首先构建了采煤机健康状态的指标体系，涵盖了关键部件和整机的多个维度。然后，利用灰色聚类法对各部件的健康状态进行初步划分，这是一种非参数统计方法，适用于处理数据中的不确定性和不完全信息。接下来，模糊综合评价法被用来对整机健康状态进行评估，模糊集理论允许在评估过程中处理不确定性，提高了评估的灵活性。 通过仿真实验，结果显示基于组合赋权法的健康状态评估准确率达到84.33%，明显优于单独使用层次分析法或熵权法的评估结果。这表明，该方法不仅解决了采煤机健康状态评估的难题，还为后续的设备寿命预测和维护决策提供了科学依据。 此外，文章还提到了与煤矿智能化相关的其他研究和发展趋势，如智能化煤矿分类、煤矿智能化标准体系、虚拟仿真技术、随钻测量定向钻进技术、智慧煤矿主体架构等，这些都是煤矿开采领域的重要课题。作者的研究成果对于提升采煤机健康管理水平，推动煤矿行业的智能化转型具有重要意义。 总结来说，本文是一篇深入研究采煤机健康状态评估的学术论文，通过组合赋权法的应用，提供了一种实用且精确的评估方法，有助于优化设备管理，保障煤矿生产的稳定和高效。在未来，随着科技的进步，智能化和数据分析将在煤矿设备健康管理中发挥更大的作用。