基于Petri网的井下排水系统故障诊断算法研究

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排水系统肩负着将煤矿矿井涌水及时排出的重任,保障着煤矿的稳定运行和矿工的生命安全。近年来由于排水系统发生故障导致的矿井事故很多,因此对排水系统进行状态监控和故障诊断意义重大。  为了方便数据采集和状态监测,在实验室搭建了一套模拟矿井排水及其控制系统,并对控制系统的硬件和软件进行了设计,为故障诊断提供了模拟平台。  实现排水系统的故障诊断,需要监测的信息多,本文在分析常见的排水系统故障机理的基础上,选取流量、压力、液位、振动等信号为监测量。通过PLC控制器采集传感器信息,实现自动化控制和监测数据显示。使用动态采集系统YE6231在线快速采集传感器数据,实现动态信息的快速采集和在线分析。由于监测的多传感器信息之间存在大量冗余信息,加大了故障诊断的复杂度,本文选取粗糙集理论约减冗余信息,得到故障与故障征兆的最简决策表和故障特征量。  在分析多种故障诊断算法的基础上,本文选取Petri网理论算法作为排水系统的故障诊断算法。同时设计了排水系统的故障诊断模型,并选用BP神经网络算法优化模型参数。通过建立的模拟平台为故障诊断的实现实时提供数据,数据通过动态采集系统YE6231导出,并使用MATLAB软件平台作为仿真平台,对选取的50组故障数据进行诊断,诊断结果表明建立的基于Petri网的故障诊断模型具有较高的诊断精度,为排水系统的故障诊断提供了一定的实际应用价值。
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