基于大数据的液压支架电液控制系统故障诊断

摘要

针对液压支架电液控制系统故障人工排查方式无法准确定位某些随机故障或个别系统故障的问题,对传统电液控制系统硬件设备进行智能化改造:增加了对系统核心关键部件电气参数的采集传输功能;从大数据采集、传输、处理等方面,阐述了基于Hadoop的大数据决策分析服务平台的构建;设计了大数据故障诊断引擎,以并行算法为核心对各类故障进行识别和诊断,基于MapReduce对C4.5决策树分类算法进行改进,并通过后剪枝技术解决算法容易过度拟合且不稳定的问题,通过多分类器融合技术提高算法准确性.测试结果表明,通过C4.5决策树分类预测引擎提取的电磁先导阀、控制器、压力传感器及行程传感器故障特征曲线存在较大差异性,通过动态比较匹配,依据故障特征曲线变化规律可识别出故障类型.