【摘 要】
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大型设备是露天矿开采工艺系统的重要组成部分,设备的有效利用直接决定着露天矿的生产效率。为解决露天矿典型设备的故障预测问题,降低设备的故障率和维修成本,提出了一种基
【机 构】
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辽宁工程技术大学智能工程与数学研究院,辽宁工程技术大学数学与系统科学研究所,辽宁工程技术大学辽宁省高等学校矿产资源开发利用技术及装备研究院,神华宝日希勒能源有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71771111,51874160,51304114)
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大型设备是露天矿开采工艺系统的重要组成部分,设备的有效利用直接决定着露天矿的生产效率。为解决露天矿典型设备的故障预测问题,降低设备的故障率和维修成本,提出了一种基于马尔科夫蒙特卡罗方法的露天矿典型设备故障发生时间预测算法,该算法利用马尔科夫蒙特卡罗方法(MCMC)对设备故障数据进行抽样估计,获得设备故障发生次数所对应的齐次泊松过程的参数λ,然后根据浴盆曲线性质,不断对λ进行修正和拟合,确定设备当前状态下故障发生次数的泊松分布参数的值λc,再利用齐次泊松过程中随机点的点间间距是相互独立的指数分布随机变量序列
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