3模糊数学法

　　在对煤矿机电系统故障进行诊断时，传统方法一般采用的布尔运算法则进行估算和诊断，然而该方法一刀切式的将故障分为0和1，认为机电的故障为绝对的是（对应1）与否（对应0），这样就会忽视设备故障的渐进性和过渡性，最终造成评估效果的不准确。当采用模糊数学隶属函数来诊断机电故障时，可将0和1的逻辑关系推广到0~1范围之内的任何数值的`关联逻辑中，因此该方法具有更好的合理性。当采用模糊数学进行诊断时，0与1范围之内的数值所对应的特征函数可以叫做模糊数学隶属函数。隶属函数与评估对象的客观性紧密相关，该函数的选择直接决定评估诊断的准确性。模糊诊断过程中，首先需要得出机械设备运行过程中的征兆隶属度，然后根据该隶属度得出故障原因隶属度。再用一个矩阵定义机电设备可能发生故障的所有原因，该矩阵为欧式向量矩阵，即为了科学准确地进行机电故障诊断，模糊诊断矩阵的建立是非常重要的一个环节。一般根据数据的精确性和丰富程度来确定，因此需要参考大量的已有机电故障原因总结和大数据分析结果。

　　4模糊诊断原则

　　接近原则是一种广泛被采用的间接状态判断原则。当定义域含有n个模糊子集，如果模糊子集也是模糊的，或者说被识别的对象隶属于模糊子集，并符合模糊规律。此时可以认为子集B和子集A关系最贴近。并且子集B隶属于子集A，也可叫做接近原则。最大隶属原则：当定义域里面有n个模糊子集，如果对于该定义域中的任意一个元素就可以得知其故障诊断单位矩阵。表1~表5为根据该隶属关系所得处的单位机电故障诊断单位矩阵，分别为A，B，X，Y，R。

　　5模糊诊断分析运用实例

　　本文以神华集团寸草塔煤矿机电系统为研究对象，利用模糊数学理论对寸草塔煤矿的机电故障进行诊断分析。（1）模糊矩阵权重分析。根据专家打分以及以往事故经验将机电故障诊断指标（或者故障症状）分为8项，每一项的诊断隶属项及权重如表6所示。然后将该矩阵带入到设备故障诊断模糊矩阵A，B，X，Y，R中，就可以得出相应的权重矩阵数值。（2）机电故障判断总矩阵。本次参与寸草塔煤矿机电设备故障诊断的专家共有18人，然后按照表6对机电设备的故障症状进行打分，并将分值带入到上述所有判断矩阵中，并进行汇总.从表7中可以看出，该煤矿机电设备故障症状归一化系数和故障归一化系数均小于0.5，且其比值均小于2，因此机电设备处于正常合理的运行范围之内，并且该机电系统不存在故障风险。

　　6结语

　　模糊数学分析方法是一种基于大数据分析和以往故障率并采用专家打分的一种科学合理的判断方法。该方法对机电设备的故障诊断分析具有较强的理论应用。本文通过对神华集团寸草塔煤矿的机电设备故障状况进行模糊分析和诊断，主要结论如下:（1）煤矿机电故障存在一系列的故障症状矩阵，分别为欧式向量矩阵X，Y，O；隶属矩阵A，B。每个矩阵均存在其特有的归一化矩阵；（2）通过专家打分以及结合以往事故案例分析，可以得出机电故障的症状和故障权重。然后通过建立总体判断矩阵，可以得出故障归一化的矩阵和症状归一化矩阵的归一化系数均小于0.5，且其比值小于2，说明该煤矿机电设备运行良好，无故障风险.

煤矿机电安全管理论文11

　　摘要：本着机电一体化发展模式是煤矿开采的发展方向的趋势，特分析煤矿机电设备在应用过程中存在的问题，并针对问题提出相应的有效对策，使煤矿机电设备与煤矿开采、生产进行紧密结合，从而更好地促进煤矿开采业的发展和进步。

　　关键词：煤矿开采；煤矿机电；利弊分析

　　引言

　　煤矿机电一体化发展是当下煤矿开采对机电设备应用的发展方向。煤矿机电一体化注重加强技术创新，原有的单一机电设备也朝着综合化的方向发展，从而有效地提升了煤矿开采的效率和质量。煤矿机电的应用实现了集中化生产，并且电气自动化水平也逐渐提升。这样的发展趋势下，煤矿机电设备应用将在很大程度上提升煤矿开采的经济效益，同时也使煤矿开采的社会效益和经济效益得到了统一。分析现代煤矿机电设备应用问题时，需要考虑到机电设备的稳定性和工作效率，并且机电设备会提升开采精度，实现对煤矿开采工作的有效控制。从这一角度来看，煤矿机电设备应用又提升了煤矿开采的安全性。