【摘 要】
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特种设备安全问题一直是国家重点关注问题,设备一旦出现失控的故障和事故等危险局面,将带来人员安全及经济方面等不可弥补的损失,社会的和谐和稳定性也会受到一定的影响。据2018年统计,起重机械事故占比45.66%,死亡人数占比51.79%,均列第一位。桥式起重机是使用最广泛、数量最多的起重机械,在2006年至2011年期间,桥式起重机事故占比34.6%,起重机械故障预测方面已成为当下值得关注及研究的方向
【基金项目】
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国家重点开发项目“基于大数据的特种设备事故预测预防技术研究”的子课题“基于多源数据分析的机电类特种设备典型故障预测技术研究”；
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特种设备安全问题一直是国家重点关注问题,设备一旦出现失控的故障和事故等危险局面,将带来人员安全及经济方面等不可弥补的损失,社会的和谐和稳定性也会受到一定的影响。据2018年统计,起重机械事故占比45.66%,死亡人数占比51.79%,均列第一位。桥式起重机是使用最广泛、数量最多的起重机械,在2006年至2011年期间,桥式起重机事故占比34.6%,起重机械故障预测方面已成为当下值得关注及研究的方向。首先,学习桥式起重机基础理论。桥式起重机故障有不确定性、多样性及复杂关联性等特点。通过学习总结,归类出5种主要故障类型并进行原因分析。依据其故障特点,故障率预测领域应用贝叶斯网络改进故障树分析,解决不确定性及计算繁琐问题,画出主要故障故障树,通过引入专家评价的先验概率量化赋值给贝叶斯网络底事件,利用全概率公式计算顶上故障发生概率,为第四章提供桥式起重机各主要故障类型的故障率数据来源,此适用桥式起重机故障特性。然后,依据桥式起重机故障率数据有非线性及随机小样本特点,传统寻优基础上,提出改进寻优参数算法newSVMcg,优化支持向量回归模型,验证预测效果优于传统寻优参数模型。对比其他常用预测方法,时间序列分析及神经网络模型故障率预测,依据5大指标,进一步列表验证改进寻优算法模型故障率预测的最佳。编辑脚本文件生成程序包。最后,桥式起重机故障率预测平台设计及应用,本人参与研发此信息监管维保检验大数据中心平台,根据本人在Web平台开发所应用的各基础框架的设计及技术配合,系统平台完全支持桥式起重机故障率预测的平台页面应用及展示,通过调用程序包及导入JSP页面并更新body代码,筛选调取相关数据,部署tomcat服务器,曲线展示预测某公司桥式起重机下一个月五种主要故障类型的发生故障率,实现平台应用,为后续研究提供基础。
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