基于AFFPN模型的矿井机车无人驾驶系统的故障分析

摘要

中国作为矿业大国，对于矿井机车无人驾驶系统的研究与应用，能够提高中国采矿效率，减少矿难事故的发生，保障矿工人员的安全，具有很大的经济效益和社会效益。然而，对于矿井机车无人驾驶系统的研究都是处于功能性的实现，很少有对其系统的稳定性、故障诊断方法等做出研究。本文主要创建了一种自适应模糊故障Petri网模型，对模型引入改进的粒子群算法进行参数优化设计，并将此模型应用于矿井机车无人驾驶系统中，实现对故障的自适应推理与诊断。
　　本文的主要工作包括:
　　1、对Petri网技术的改进研究，以基本Petri网作为理论基础，运用模糊化的语义表达定义模糊规则表达式，提出自适应模糊故障Petri网模型，并将模型中故障传播并发过程用矩阵的形式表达，用于推导出故障传播过程推理过程的置信度计算算法以及用于故障诊断反向推理的诊断推理算法。
　　2、对Petri网模型的自适应参数优化调整，采用合适的算法对参数优化设计，分析算法与模型结合时的参数初始值设定规则，故障模型的实际化应用的转变，提出优化训练调整参数步骤、故障知识库的更新添加，实现诊断方法的自学习能力。
　　3、对矿井机车无人驾驶系统进行故障分析，运用系统分层分析的方法对系统的故障进行逻辑分类，在分析其结构原理的基础上，将其与Petri网模型相结合，提出各部分系统的模糊规则表达式并创建模糊故障Petri网模型。
　　4、将故障推理、诊断分析方法运用到矿井机车无人驾驶系统，对其进行分析判断，提出各个系统中常见的故障传播途径并诊断出发生某一故障最大可能导致的原因。

目录

声明

致谢

摘要

第一章 绪论

1．1 本课题研究学术背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 矿井机车无人驾驶系统研究现状

1．2．2 机车故障诊断技术研究现状

1．3 常用故障诊断分析方法

1．4 本文研究的主要内容

1．4．1 项目来源

1．4．2 研究内容及组织结构

第二章 自适应模糊故障Petri网模型构建

2．1 PETRI网基本定义

2．2 模糊故障PETRI网模型

2．2．1 模糊故障PETRI网基本概念

2．2．2 网模型模糊化分析

2．2．3 网模型元器件失效率分析

2．2．4 模糊故障PETRI网分析方法

2．3 自适应模糊故障PKTRI网模型

2．3．1 自适应模糊故障PETRI网的模型建立

2．3．2 自适应模糊故障PETRI网模型的转换

2．4 AFFPN模型的故障推理与诊断

2．4．1 AFFPN模型的故障推理方法

2．4．2 AFFPN模型的故障诊断方法

2．5 本章小节

第三章 自适应参数优化设计

3．1 粒子群算法设计

3．1．1 基本粒子群优化算法

3．1．2 改进的粒子群算法

3．2 改进粒子群算法与AFFPN的结合

3．2．1 模型AFFPN参数优化方法

3．2．2 算法初始值的设定

3．3 参数优化设计步骤

3．4 算法验证示例

3．5 本章小节

第四章 矿井机车无人驾驶系统故障分析及建模

4．1．1 系统故障分层分析方法

4．1．2 矿井机车无人驾驶系统的功能结构及运行模式

4．2 矿井机车无人驾驶系统故障分析

4．2．1 通讯故障分析

4．2．2 机车控制部分故障分析

4．2．3 变频器驱动部分故障分析

4．2．4 电源故障分析

4．3．1 通讯系统AFFPN模型建立

4．3．2 机车控制系统AFFPN模型建立

4．3．3 变频器控制系统AFFPN模型建立

4．3．4 电源系统AFFPN模型建立

4．4 本章小节

第五章 矿井机车故障模型仿真分析

5．1 参数优化算法仿真分析

5．1．1 改进的粒子群算法样本训练收敛性分析

5．1．2 算法参数对收敛性的影响分析

5．2 矿井机车模型故障推理与诊断

5．2．1 通讯模型故障推理诊断

5．2．2 矿井机车其他系统常见故障推理与诊断

5．3 本章小节

第六章 总结与展望

6．1 工作总结

6．2 不足与展望

参考文献