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基于fisher判别法的起重机安全评价
基于 fisher判别法的起重机安全评价 李爱华 赵章焰 武汉理工大学物流工程学院 武汉 430063 摘 要:利用fisher判别分析 (FDA)法对起重机进行安全评价,根据门式起重机的特点,以大车运行机 构 、小车运行机构、起升机构、安全装置、金属结构及 电气系统等的安全状况为安全评价指标体系,建立了基 于FDA的门式起重机安全评价模型。利用该模型对 3个待测样本的评价结果与BP神经网络评价结论一致,与 实际相吻合。研究表明:该方法能够应用于起重机的安全评价。 关键词:门式起重机;fisher判别法 (FDA);指标体系;安全评价;BP神经网络 中图分类号:TH213.5 文献标识码 :A 文章编号:1001—0785 (2015)12—0014—04 Abstract:Thesafetyevaluationisperformedonthecranewithfisherdiscriminanceandanalysismethod(FDA). Basedonthecharacteristicsofgantrycranes,thesafetyconditionsofthecranetravellingmechanism ,trolleytravelling mechanism ,liftingmechanism ,safetydevices,metalstructure,andelectricalsystem form thesafetyevaluationindexsys— tern.TheFDA—basedgantry cranesafetyevaluationmodelisdevelopedtoevaluatetheesamples,andtheresultisconsist- entwiththeevaluationconclusionoftheBPneuralnetwork,matchingwiththeactualsituation.It’Sindicatedthatthemeth— odisapplicabletosafetyevaluationforthecrane. Keywords:gantrycrane;fisherdiscriminanceandanalysismethod (FDA);indexsystem;safetyevaluation;BP neI】ral network 安全性评价方法。徐格 宁等研究 了利用风险概 0 引言 率 和改进层次分析法 的起重机综合评价方法。 起重机广泛运用于港 口码头 、工矿企业 、铁 但是,这些方法对多评价指标存在确定权重的问 路交通、农场林区等部 门和场所 ,是人类生产活 题,一般情况是通过部分调研或专家经验判断而 动 中非常重要的机械设备 。起重机是一种作业风 估定,对评价结果 的精确性有所影响。近年来, 险大、事故发生率高的特种设备。由于频繁工 基于机器学习进行起重机 的安全评价的方法有: 作 ,使用多年后,设备性能退化,存在着安全隐 BP人工神经网络 j、支持向量机SVM J、模糊神 患。随着科技和社会的发展,人们对安全意识更 经网络 。随着起重机安全动态监测技术的发展, 加强烈,如何降低起重机安全隐患,保障正常的 利用数据采集和信号处理技术,运用机器学习和 生产运营,显得尤为重要…。因此,如何科学客 模式识别的方法进行安全评价,可 以减少评价过 观地对起重机 进行安全评 价成 为亟待解 决 的 程 中的主观因素造成的偏差。. 问题 。 . Fisher判别法是根据已有典型样本若干特征指 目前,针对起重机 的安全性评价,尚未有一 标统计值,对待评样本
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