Регистрация / Вход
Прислать материал

Прогнозирование отказов одноковшовых экскаваторов на основе методов искусственного интеллекта

ФИО
Мажибрада Ирина
Электронная почта
77dc0379irina170489@yahoo.com
Номинация
Информационные технологии
Институт
Институт информационных технологий и автоматизированных систем управления (ИТАСУ)
Кафедра
Автоматизированных систем управления
ФИО научного руководителя
Баранникова Ирина Владимировна, к.т.н., доцент
Академическая группа
кафедра АСУ
Наименование тезиса
Прогнозирование отказов одноковшовых экскаваторов на основе методов искусственного интеллекта
Тезис

По данным статистики горное оборудование, в том числе карьерное оборудование, простаивает более 40% рабочего времени, где 30% времени простоев связано с восстановлением его работоспособности (ТОиР). Эти факты подчеркивают  актуальность  повышения  качества систем технического обслуживания и ремонта (ТОиР) техники.

В данной работе приведены доли затрат и коэффициенты использования оборудования во времени для каждого из основных этапов ведения открытых горных работ. Низкий коэффициент использования оборудования во времени на этапе «Выемочно-погрузочные работы» (65%) обусловлен, как и недостаточной надежностью самих машин, так и плохой организацией технического обслуживания и ремонта. Более подробно рассмотрены одноковшовые экскаваторы, как так их коэффициент использования оборудования во времени не превышает 51%. Показан процент выхода из строя основных частей экскаватора.

В процессе эксплуатации под действием различных взаимосвязанных природно-технических факторов непрерывно ухудшается техническое состояние оборудования. Описаны основные факторы, влияющие на вероятность отказа основных частей одноковшовых экскаваторов. Проанализированы основные типы систем технического обслуживания и ремонта. Одним из важнейших инструментов современных систем ТОиР является прогнозирование вероятности отказа оборудования.

Проведен сравнительный анализ методов прогнозирования. Для прогнозирования вероятности отказа одноковшового экскаватора авторы выбрали метод нечетких нейронных сетей – метод Мамдани. Используя метод Мамдани в среде MatLab (инструмент Fuzzy Logic), получена вероятность отказа ковша одноковшового экскаватора.Высокая вероятность (0.869) отказа ковша возникает при большом сроке эксплуатации ковша (21.7лет) и высокой крепости породы(10.5). Данный метод универсален и позволяет прогнозировать вероятность отказов отдельных элементов экскаватора, что позволит снизить общее время простоя оборудования.