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基于人工神经网络的拖拉机使用可靠性研究

敖长林  
【摘要】: 可靠性差、故障多是当前农业机械在农田作业过程中普遍存在的问题。本文 以近年投产的东方红1002履带式拖拉机为研究对象,以可靠性工程方法、人工神 经网络、概率论与数理统计、随机过程、模糊数学等多学科相结合的方法,对拖拉 机的可靠性进行理论分析及应用研究。 (1)可靠性模型选择问题,是可靠性工程中的一个重要问题。在分析了几种可 靠性模型识别方法的基础上,作者首次提出了基于人工神经网络的可靠性模型选择 方法,在理论分析的基础上,进行了BP算法的改进,用MATLAB语言编写了程 序。并将该方法应用于拖拉机首次故障数据的分析。可靠性模型参数估计是进行 可靠性分析的基础,在综合几种可靠性模型参数估计方法的基础上,提出了基于人 工神经网络的可靠性模型参数估计方法,并进行了计算机模拟验证。同时将该方法 应用于拖拉机故障数据分析,该方法原理简单、算法易于实现、便于工程应用。 (2)通过对拖拉机故障过程的分析,首次对拖拉机故障过程的改善和劣化建立 了数量化定义,并讨论了故障改善和劣化与故障强度函数、累计故障强度函数之间 的关系,特别,对威布尔过程的情况,讨论了故障劣化和改善与威布尔过程形状参 数之间的关系。首次用非齐次泊松过程——威布尔过程描述拖拉机故障过程,并对 故障跟踪试验得到的数据进行了拟合。 (3)进行了为期一个作业年度的拖拉机故障跟踪试验,得到了大量的、宝贵的 现场使用中出现的故障数据,利用威布尔过程对这些数据进行了拟合,用人工神经 网络方法进行参数估计,得到了1002拖拉机故障强度函数、累计故障强度函数, 完整的描述了拖拉机使用初期的故障规律性,即早期故障期的浴盆曲线。并得到了 平均故障间隔作业量、平均故障间隔作业小时的估计量。 (4)利用故障跟踪试验数据,得到可靠性、维修性、有效性特征量的观测值。 对1002拖拉机的可靠性进行了模糊综合评价与分析,在此基础上,分析了1002拖 拉机使用可靠性存在的问题及其发生的原因,并对生产厂家及使用单位提出了改进 建议。


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