基于模糊Petri网的空箱堆高机可靠性分析及故障诊断研究

发布时间：2017-08-04 02:22

  本文关键词：基于模糊Petri网的空箱堆高机可靠性分析及故障诊断研究

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【摘要】：集装箱空箱堆高机是大型运输行业中必不可少的机械设备,在整个工业运输中扮演着重要的角色。由于它的工作系统较为复杂,工作次数频繁,导致其故障形式多变而且较为复杂。因此,开展集装箱空箱堆高机的可靠性分析及故障诊断研究,对评价堆高机的性能具有重大意义。首先,本文阐述了集装箱空箱堆高机系统的基本结构以及工作原理,分析并总结了空箱堆高机每个子系统的故障现象与故障因素。另外,介绍了故障树分析法的基本原理及故障树模型的构建方法,结合各子系统的故障因素,建立了以空箱堆高机系统失效为顶事件的故障树。通过定性分析与定量分析求出系统失效概率和系统可靠度。其次,针对复杂系统中故障信息不确定性的特征,将灰色关联分析法引入到故障树分析中,建立了灰色故障诊断模型。计算了故障模式特征向量与待检故障向量的关联度,依据两种向量关联度的排列顺序,判断出了故障因素在故障诊断中的优先性。再次,针对空箱堆高机系统故障因素的复杂性与多样性,本文提出了基于模糊Petri网的空箱堆高机故障诊断方法。利用模糊知识规则构建了空箱堆高机的故障诊断规则知识库,运用故障树和模糊Petri网之间相互转化的方法,建立了空箱堆高机的FPN故障诊断模型,通过模糊推理算法快速诊断出故障原因。最后,本文采用粒子群算法优化了空箱堆高机模糊Petri网的参数,比如阀值、权值与置信度等,给出了空箱堆高机参数优化的基本流程图。通过VB软件编写程序,完成了参数优化仿真实验,仿真结果表明经过粒子群算法优化后的参数更加接近理想值。
【关键词】：空箱堆高机 故障诊断 可靠性分析 模糊petri网 粒子群算法
【学位授予单位】：安徽工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U169.63;TH242
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第一章 绪论13-20
• 1.1 研究意义及来源13
• 1.2 国内外集装箱空箱堆高机的发展及研究现状13-16
• 1.2.1 国外集装箱空箱堆高机的发展及研究现状13-15
• 1.2.2 国内集装箱空箱堆高机的发展及研究现状15-16
• 1.3 工业车辆故障诊断技术研究现状16-17
• 1.4 空箱堆高机可靠性研究状况17-18
• 1.5 论文研究主要内容及安排18-20
• 第二章 故障树分析法20-30
• 2.1 故障树分析法概述20
• 2.2 故障树分析基本原理20-24
• 2.2.1 故障树的常用术语及基本符号20-22
• 2.2.2 故障树分析法的一般步骤22-23
• 2.2.3 故障树分析法中数学基础23-24
• 2.3 故障树建立的基本原则与方法24-26
• 2.4 故障树定性分析26-27
• 2.4.1 割集和路集基本概念26
• 2.4.2 最小割集的求解方法26-27
• 2.5 故障树的定量分析27-28
• 2.5.1 顶事件发生概率27
• 2.5.2 底事件重要度27-28
• 2.6 本章小结28-30
• 第三章 基于故障树分析法空箱堆高机故障诊断30-42
• 3.1 空箱堆高机系统30-32
• 3.1.1 空箱堆高机的组成30-31
• 3.1.2 集装箱空箱堆高机的工作原理31-32
• 3.2 集装箱空箱堆高机故障分析32-35
• 3.2.1 转向系统故障现象与原因分析32
• 3.2.2 制动系统故障现象与原因分析32-33
• 3.2.3 起升系统故障现象与原因分析33-34
• 3.2.4 动力传动系统故障现象与原因分析34-35
• 3.3 空箱堆高机系统故障树分析35-41
• 3.3.1 空箱堆高机系统的故障树事件分类与标记35-37
• 3.3.2 空箱堆高机系统故障树的构建37-39
• 3.3.3 空箱堆高机系统故障树的定性分析39-40
• 3.3.4 空箱堆高机系统故障树的定量分析40-41
• 3.4 本章小结41-42
• 第四章 基于灰色关联度故障诊断模型42-55
• 4.1 灰色系统理论的概述42-43
• 4.2 灰色关联理论43-45
• 4.2.1 灰色关联的基本特征43-44
• 4.2.2 灰色关联分析法的基本定义44-45
• 4.3 邓氏灰色关联度分析法45-48
• 4.3.1 序列数据变换基本方法46-47
• 4.3.2 邓氏关联度分析模型47-48
• 4.4 空箱堆高机制动系统的灰色关联故障诊断48-54
• 4.4.1 空箱堆高机制动系统故障模式特征向量的建立49-50
• 4.4.3 空箱堆高机制动系统待检故障模式向量的建立50-51
• 4.4.4 关联度计算51-53
• 4.4.5 结果分析53-54
• 4.5 本章总结54-55
• 第五章 基于FPN模型空箱堆高机系统故障诊断55-70
• 5.1 Petri网及模糊Petri网理论55-60
• 5.1.1 Petri网理论55-57
• 5.1.2 模糊Petri网理论57-60
• 5.2 模糊Petri网表示模糊产生式规则60-63
• 5.2.1 模糊产生式规则和FPN模型的对应关系60-61
• 5.2.2 复合模糊规则的FPN模型表示61-63
• 5.3 模糊Petri网的推理算法63-64
• 5.4 基于模糊Petri网空箱堆高机系统的故障诊断模型分析64-69
• 5.4.1 空箱堆高机系统模糊产生式规则的建立65
• 5.4.2 空箱堆高机系统FPN模型的建立65-67
• 5.4.3 空箱堆高机系统模糊推理故障诊断分析67-69
• 5.5 本章小结69-70
• 第六章 基于粒子群算法空箱堆高机FPN模型参数优化70-80
• 6.1 粒子群优化算法基本理论70-72
• 6.1.1 粒子群算法的基本原理70-71
• 6.1.2 粒子群算法的迭代流程71-72
• 6.2 FPN模型推理函数的建立72-73
• 6.2.1 变迁使能连续函数的建立73
• 6.2.2 最大运算连续函数的建立73
• 6.3 粒子群优化FPN模型参数的基本方法73-75
• 6.3.1 建立粒子与参数映射73-74
• 6.3.2 构建算法中粒子适应值函数74-75
• 6.4 FPN参数优化的基本流程75-76
• 6.5 空箱堆高机FPN模型参数优化76-79
• 6.5.1 构造参数优化群体76
• 6.5.2 空箱堆高机FPN模型学习训练76-77
• 6.5.3 仿真结果与分析77-78
• 6.5.4 参数优化前后对比分析78-79
• 6.6 本章小结79-80
• 第七章 总结与展望80-82
• 7.1 全文总结80-81
• 7.2 不足与展望81-82
• 参考文献82-87
• 作者在攻读硕士学位期间取得的成果87-88
• 致谢88

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本文编号：617365