基于故障树和贝叶斯网络的堆垛机故障建模与推理方法研究

发布时间：2017-11-01 12:32

  本文关键词：基于故障树和贝叶斯网络的堆垛机故障建模与推理方法研究

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【摘要】：堆垛机结构复杂,作业时呈现出高度的随机性、不确定性等特点。针对传统诊断技术存在的不足,本文提出基于故障树和贝叶斯网络的堆垛机故障建模和诊断推理方法。在故障建模方面,根据故障手册等资料将常见的故障归纳为“运行机构故障”、“任务中断故障”、“通信故障”、“安全故障”四大类,建立以“堆垛机不能正常运行”为顶事件的故障树模型。堆垛机的故障诊断及推理包含故障监控与诊断推理两个过程。前者是采用PLC和OPC等技术,对设备的关键部位进行实时监控,并在出现故障时定位故障事实,给出报警;后者是采用基于故障树的规则推理和贝叶斯网络概率计算的混合模式进行故障推理,并给出诊断结果。基于故障树的规则推理与贝叶斯网络概率计算都离不开事件的失效概率。由于堆垛机设备正处于全生命周期的前期阶段,缺乏关于系统及其部件失效的充分数据。本文结合领域专家的实地经验,针对故障树底事件的失效概率不确定问题,用模糊集理论将专家的语义评判转化为模糊数,解模糊得到清晰值;针对在贝叶斯网络中,由父节点的多态性所引起的子节点条件概率不确定问题,用主观贝叶斯方法进行概率估计。本文采用C#和SQL SERVER 2008数据库等技术,开发了堆垛机故障建模与诊断推理的原型系统,重点对知识库管理、运行监控及诊断推理等模块进行设计。最后以堆垛机“通信故障”为例,对系统的主要功能进行测试,并验证了本文方法的有效性。
【关键词】：故障树分析 贝叶斯网络 模糊集理论 主观贝叶斯方法 堆垛机故障建模与推理
【学位授予单位】：西南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH246;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 绪论9-19
• 1.1 应用背景与研究意义9-10
• 1.1.1 应用背景9-10
• 1.1.2 研究意义10
• 1.2 国内外研究现状10-14
• 1.2.1 堆垛机故障诊断10-11
• 1.2.2 故障建模与诊断推理11-14
• 1.3 研究内容及组织结构14-17
• 1.3.1 研究内容14-15
• 1.3.2 技术路线15-16
• 1.3.3 论文组织结构16-17
• 1.4 论文创新点17-19
• 2 基于故障树的堆垛机故障建模19-45
• 2.1 堆垛机概述19-24
• 2.1.1 堆垛机系统结构19-22
• 2.1.2 主要的常见故障22-24
• 2.2 基于故障树的堆垛机故障模型建立24-37
• 2.2.1 故障树分析法24-26
• 2.2.2 建立堆垛机故障树26-37
• 2.3 底事件概率不确定性分析37-44
• 2.3.1 底事件概率不确定性的原因37-38
• 2.3.2 底事件模糊数的建立与合成38-40
• 2.3.3 专家权重的确定40-43
• 2.3.4 解模糊43-44
• 2.4 本章小结44-45
• 3 基于故障树和贝叶斯网络的堆垛机混合推理45-76
• 3.1 基于故障树的诊断推理45-60
• 3.1.1 故障树分析45-49
• 3.1.2 基于故障树的知识库建立49-56
• 3.1.3 基于故障树的堆垛机故障推理56-60
• 3.2 基于贝叶斯网络的概率推理60-73
• 3.2.1 贝叶斯网络概述61
• 3.2.2 贝叶斯网络模型构造61-65
• 3.2.3 基于贝叶斯网络的概率推理65-73
• 3.3 基于故障树和贝叶斯网络的混合诊断机制73-74
• 3.4 本章小结74-76
• 4 堆垛机故障建模与推理系统的原型系统开发76-92
• 4.1 系统总体设计76-80
• 4.1.1 系统开发环境76
• 4.1.2 系统总体结构76-77
• 4.1.3 数据库设计77-80
• 4.2 系统主要核心模块80-91
• 4.2.1 系统主界面80-82
• 4.2.2 知识库管理模块82-90
• 4.2.3 故障诊断与推理模块90-91
• 4.3 本章小结91-92
• 5 实例分析及系统验证92-108
• 5.1 实例分析92-94
• 5.2 故障诊断94-107
• 5.2.1 故障树推理94-99
• 5.2.2 贝叶斯网络概率推理99-106
• 5.2.3 诊断结果分析106-107
• 5.3 本章小结107-108
• 结论108-110
• 致谢110-111
• 参考文献111-116
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果116

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 徐格宁;杨明亮;;基于减振降噪分析的高效堆垛机设计[J];中国安全科学学报;2006年11期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 李阳;自动化立体仓库及其堆垛机研究[D];哈尔滨理工大学;2012年

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本文编号：1126883