针对皮带运输机的主要故障部件进行分析,阐述了几种部件的主要故障形式与诊断方法.通过故障树模型,建立皮带运输机的故障框架,对故障失效形式逐级分析;利用多元信息预测技术,融合BP神经网络与D-S证据理论建立皮带运输机的故障预测机制;通过故障数据树与预测机制,实现皮带运输机工况系数的多元信息处理功能,以事件概率的方式,更合理地评估皮带运输机故障类型,准确地定位故障原因及故障位置,有效避免安全事故的发生.
皮带运输机 故障分析 诊断模型 预测机制