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煤矿采煤机故障诊断系统知识库及推理机设计

范文

康丽莹

摘要：为了提高煤矿采煤机故障排除能力，设计了一套故障诊断系统，重点针对知识库及推理机展开了设计，本研究对后续的采煤机故障诊断整个系统的进一步完善奠定了一定的理论基础。

关键词：采煤机;故障诊断;知识库;推理机

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.19.076

1 故障诊断系统简介

采煤机是煤矿井下生产的主要设备，型号种类较多、故障现象差别很大，采煤机在故障诊断过程中，针对性强、应用范围窄，所以探索一种适用于各种类型采煤机的故障诊断方法就显得尤为重要。不仅可以在设备检修故障过程中提供指导，还有助于故障的快速排查，提高检修效率，在煤矿安全生产中有重要意义。

故障诊断专家系统，是较为有效的故障分析和诊断的方法。故障诊断专家系统是在人们长年累月的故障分析和诊断的过程中，通过知识的和经验的积累而得到的。虽然故障诊断专家系统存在着很多的优点，但其也存在设计过程中系统不够全面的问题，所以我们需要故障树分析方法来进行辅助，通过对故障的全面分析，设计出故障诊断模型，克服了系统知识不够全面的问题，提高了故障诊断的效率，再结合故障诊断专家系统进行判断，这是一种有效简便的故障诊断方法。

2 故障诊断系统设计

2.1 故障诊断系统总体设计

故障诊断系统的总体设计，必须完成8个主要功能模块，分别是：数据库模块，包括综合数据库和数据库管理;知识库模块，包括知识库、知识获取和维护;数据模块，包括推理机、解释机和人机接口。采煤机的故障诊断系统总体设计结构如图1所示。

采煤机的故障诊断系统的工作原理，首先是专家运用人机接口，通过故障诊断系统的知识获取和维护，将相关的维修知识和经验输入到知识库中，并可进行知识的修改、维护等方面的操作。其次是用户运用人机接口，输入故障的特征，专家系统对故障特征进行判别，推理机通过知识库中规则的调用和载入等操作，通过解释机将知识库中的知识反馈给用户。最后，可以通过反馈的知识对设备的故障进行维修操作。综合数据库负责存储故障诊断结果、知识、推理规则等方面的内容。

2.2 故障诊断系统知识库的建立

采煤机故障诊断系统的建立，首先是要在所有事件选出故障树的顶事件，顶事件是解决所有问题的目标，然后将其他事件的信息输入到知识库中，并按照推理机的要求对其他事件进行逻辑转化，再根据故障树的分析结果，将所有节点信息都输入数据库中，数据库中的每一个节点都只对应一种失效方式，在诊断过程中，只需要按照故障树自上而下的分析方法，对故障进行分析推理即可。

在故障诊断系统中直接运用故障树分析法，往往存在着信息缺失的现象，这不能满足对采煤机进行快速诊断的需求，所以需要对所得数据进行补充。在原有故障树分析法分析结果的基础上，增加了故障代号、节点信息和重要度等信息。故障树中的顶事件是根节点，是最不应该发生的故障状态，叶节点是故障发生的各种基本原因，中间节点是根节点和叶节点之间的节点。故障树分析后得到的各个节点，包括节点间关系、重要度和故障描述等深层次的信息，所以将故障树分析法运用到采煤机故障诊断系统中，可以提高系统的工作效率，解决知识库在知识获取上存在的信息不全的问题。

运用故障树分析方法，将节点的信息进行补充，在此基础上再将相关的节点信息，运用框架和规则结合的方式输入到知识库中。使得故障樹的层次关系和知识库的逻辑关系相结合，从而建立系统知识库。

2.3 故障诊断系统的推理机设计

故障诊断系统的推理机，在整个系统的设计中都是极其重要的部件，它的实质就是在故障发生后，通过人机接口接受到的信息，要按照推理机的调用规则对知识库中的知识进行调用，并采用广度和深度上的搜索方法，通过定性和定量分析，找到故障节点的优先级，节点的优先级会随着搜索次数的增加而相应的提高，以便可以快速有效的得到推理结果。

推理机的推理过程是：第一步，先针对输入的故障特征，按照重要度的顺序进行广度搜索，搜索到的框架与故障特征进行对比，如果对比不成功，继续进行广度搜索，如果对比成功，则在增加框架重要度的同时，进行深度上的搜索;第二步，确定框架是否已经遍历，如果没有，则继续做深度搜索直到遍历为止，如果确定是最后一个框架，就可以确定故障和维修办法，完成推理。

3 结论

本章结合故障诊断专家系统和故障树分析方法，通过对采煤机的机械故障进行分析，来有效解决故障诊断专家系统知识不够全面的问题，并且为采煤机的机械故障检修提供了一种有效简便的故障诊断方法。

参考文献：

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[2]隗金文，尹伯峰，王慧，魏秀玲，周崇军，王庭臣.MG系列采煤机主油泵可靠性故障树分析[J].煤矿机械，1999（12）：31-32.

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