针对起重机故障还要研究什么多功能机

在工地生产搬运或者是物流的机械化系统中，起重机类机械设备是不可缺少的大型动力工具。随着人类生产规模的扩大和机械自动化设备功能的提升，搬运设备理所当然占据了物流规划系统的主导地位。门式起重机有很多优点，这些优点包括比如场地利用率很高，搬运货物作用范围广，面对货物的通用性能极强并且适用面大等等。由于工作条件恶劣，使用频繁等因素，门式起重机事故时有发生，就一些特定易发生故障的零件上产生的事故进行分析说明，针对关于门式起重机的故障树分析做出讨论，给出定性分析，根据故障树分析法给出起重设备的故障分析。为了安全生产，企业也开始着手研究故障发生的原因和故障之间的相关关系，利用贝叶斯网路来研究故障之间的相关关系，但是目前关于贝叶斯网在故障方面的应用还不是十分成熟，也有文献专门研究如何优化贝叶斯网络构建和学习的过程。但是实际上关于门式起重机的故障分析和预防研究并不到位，由于起重机械内部零件众多，零件之间的耦合关系复杂，而且故障发生的概率小。故障的发生就很难预防，发生以后也难以定位。所以，一种相对简单而且准确的大型起重机设备的故障分析模式就显得尤为重要。能否对于过去发生的故障进行良好的数据梳理或者是对于未来将可能发生的故障进行预防性的分析是门式起重机故障分析的关键步骤。但是传统的故障树分析方法需要准确的统计数据来得到相应的概率分布，而且得到的概率分布无法与其他故障建立联系。所以，由于以上所述的种种原因，故障树分析方法（Fault Tree Analysis，FTA）在起重行业的应用实际上是有一定限制性的，但是FTA却是故障分析的基础。在FTA方法上进行改进是解决这类问题的关键。当系统比较简单，各个机械部件之间的关系不复杂的时候，利用FTA方法可准确便捷的得到预期的分析结果。但是当故障树很复杂时，FTA的定量分析就显得复杂低效。用贝叶斯网络就能直接改进FTA在定量分析方面的不足。另外，虽然FTA能够表示设备之间的关联关系和层级关系，但是故障树建立完成以后就无法更改故障树结构，也无法接受并处理工作中学习到的新信息，更不能进行人机交互。而贝叶斯网络通过学习的方法、或者专家系统的方法，可以随着学习进度的深入不断的改进贝叶斯网络结构以及相关参数，提高故障诊断的灵活性。贝叶斯网络还可以建立系统中所有节点之间的相互关系，可以横跨网络几层来分析故障相互之间的影响，从而进行预测。

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