基于T-S模糊故障树诊断专家系统的防爆电气设备智能管理系统研究

发布时间：2017-10-22 05:02

  本文关键词：基于T-S模糊故障树诊断专家系统的防爆电气设备智能管理系统研究

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【摘要】：防爆电气设备在生产实践中经常面临着极端复杂多变的恶劣环境,非常容易受到腐蚀损坏,并且防爆电气设备一旦发生故障或失效,可能造成巨大的经济、财产损失甚至是人员伤亡,因此必须采取一定的技术和管理手段,保证防爆电气设备的安全运行。所以对防爆电气设备的故障分析就显得尤其的重要了。但是目前对防爆电气设备进行故障树分析时存在着概率(事件)获取不足、事件之间的联系难以确定并且不能定量描述故障程度这几方面的问题,使得故障树的建立变得极为困难不能最大限度符合事实。为了应对这些问题,本文首先在传统的故障树分析(FTA)的基础上,引入T-S模型(Takagi-Sugeno日本的高木和关野提出的一种动态系统的模糊型辨识方法),建立了基于T-S模糊故障诊断专家系统的智能管理系统模型。该模型的特点在于,用模糊可能性描述部件的故障概率;用T-S门代替传统FTA逻辑门来描述事件间的关系;用一定范围内的模糊数(0-1之间)描述设备、部件的故障程度。可以较好的解决传统故障树分析在防爆电气设备故障诊断时不能解决的三个问题。为了实现本模型在实践中的应用,本文设计了一种防爆电气设备智能管理系统。该系统采用模块化设计,主要由便携式数据采集子系统、诊断子系统、报表管理子系统、系统数据库等模块组成。可以便捷地完成收集采集的数据,显示、生成或上传诊断的结果等功能。文章建立的故障分析模型和实现模型的智能管理系统使得当防爆电气设备存在异常时,找到设备故障的原因、传播途径成为可能,进而为防爆电气设备故障的定位以及及时地为设备进行诊断维修创造了条件,这对提高防爆电气设备在实际应用中的可靠性、可维修性和安全性具有重大的意义。
【关键词】：防爆电气设备 T-S模糊故障树 专家系统 故障诊断
【学位授予单位】：河北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM506
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 课题背景及研究意义8-9
• 1.2 故障诊断系统综述和国内外研究现状9-11
• 1.3 本文主要研究内容11-13
• 第二章 防爆电气设备智能管理系统总体规划13-21
• 2.1 系统总体需求分析13-14
• 2.2 系统设计原则与目标14-15
• 2.2.1 系统设计原则14-15
• 2.2.2 系统设计目标15
• 2.3 防爆电气设备智能管理系统的功能设计15-17
• 2.4 子系统功能设计17-19
• 2.4.1 数据采集子系统17
• 2.4.2 诊断子系统17-18
• 2.4.3 报表子系统18-19
• 2.4.4 系统数据库19
• 2.5 本章小结19-21
• 第三章 基于T-S模糊门规则FTA的研究21-32
• 3.1 传统FTA中运用的基本概念和符号22-23
• 3.2 T-S模糊门23-25
• 3.3 T-S模糊故障树25-28
• 3.3.1 事件描述方法26-28
• 3.4 T S模糊FTA算法28-30
• 3.5 T-S模糊FTA重要度分析30-31
• 3.5.1 T S概率重要度30-31
• 3.5.2 T S关键重要度31
• 3.6 本章小结31-32
• 第四章 防爆电气设备T-S模糊FTA的可靠性分析32-42
• 4.1 防爆电气设备特性分析32-34
• 4.1.1 防爆电气设备的故障发生原因33-34
• 4.2 低压隔爆开关系统模糊故障树分析34-41
• 4.2.1 部件故障模糊可能性已知，，求取系统故障的模糊可能性37-39
• 4.2.2 部件故障状态已知，求取系统故障的模糊可能性39-40
• 4.2.3 低压隔爆开关系统的T-S模糊故障树重要度的分析40-41
• 4.3 本章小结41-42
• 第五章 系统数据库设计和诊断专家系统的实现42-54
• 5.1 数据库的设计42-47
• 5.1.1 数据库设计步骤42-43
• 5.1.2 数据库设计规范43-44
• 5.1.3 数据库表关系设计44
• 5.1.4 数据库的逻辑结构及物理设计44-47
• 5.2 系统的实现47-53
• 5.2.1 ADO.NET与数据库连接的实现47-49
• 5.2.2 人机交互界面的实现49-53
• 5.3 本章小结53-54
• 第六章 工作总结与展望54-56
• 6.1 工作总结54-55
• 6.2 工作展望55-56
• 参考文献56-60
• 致谢60-61
• 攻读学位期间所获得的相关科研成果61

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 孟盛;;SQL Server数据库安全系统分析[J];价值工程;2011年12期

2 丁向朝;;SQL Server数据库查询语句优化的研究[J];华章;2012年25期

本文编号：1076826