【摘 要】
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瓦斯传感器作为煤矿安全监测系统中的关键部件,其性能好坏至关重要,一旦误报,会造成巨大的经济损失和人员伤亡,因此研究其故障诊断技术,具有重要的现实意义。论文以解决上述
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瓦斯传感器作为煤矿安全监测系统中的关键部件,其性能好坏至关重要,一旦误报,会造成巨大的经济损失和人员伤亡,因此研究其故障诊断技术,具有重要的现实意义。论文以解决上述问题为目的,采用基于粗糙集和D-S证据理论相结合的瓦斯传感器故障诊断方法,研究了粗糙集理论与D-S证据理论的优缺点,并对两种理论结合使用的可行性进行了分析,制定了此技术应用在瓦斯传感器故障诊断之中的实施方案。首先,对瓦斯传感器输出值所受的影响及其故障类型进行分析,建立故障诊断模型;其次,对模型中的数据样本进行离散化处理,建立决策表,并应用可区分矩阵对决策表进行属性约简;再次,将约简后的决策表中的数据引入到D-S证据理论之中,通过基于基本概率赋值的决策规则对证据进行合成;最后,在实验阶段,应用上述理论对瓦斯传感器做出故障诊断。论文重点实现了粗糙集和D-S证据理论相结合的信息融合过程,实验结果表明,论文采用的方法可以提高煤矿井下环境信息的识别和决策效果,可以对瓦斯传感器进行有效的故障诊断,并有效提高了故障诊断算法的速度和准确率,在故障诊断领域有很好的应用前景。
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