dianziyuanqijianyuxinxijishu电子元器件与信息技术46|基于果蝇优化算法的斗轮堆取料机异常状态检测方法齐乐乐华电曹妃甸重工装备有限公司，河北唐山，063200摘要：目前对于斗轮堆取料机异常状态检测存在检测精度较低的问题，现提出基于果蝇优化算法的斗轮堆取料机异常状态检测方法。通过对斗轮堆取料机的在线监测数据进行预处理，得到参数特征数据集，利用优化后的果蝇算法构建出斗轮堆取料机异常状态检测模型，实现对斗轮堆取料机的精准检测。最后通过对比实验，建立斗轮堆取料机仿真模型，利用两种检测方法对模型异常状态进行检测，通过实验可得出提出的检测方法在检测精度上要优于传统的异常状态检测方法的结论，为研究同类型的异常状态检测方法提供积极的借鉴意义。关键词：果蝇优化算法；斗轮堆取料机；异常状态检测中图分类号:TP301.6文献标志码:ADOI:10.19772/j.cnki.2096-4455.2023.1.0110引言斗轮堆取料机作为火力发电厂的核心输煤设备，主要负责煤的挖取和堆存，属于大型装卸机械，在工作过程中会存在突发故障的情况，因此针对斗轮堆取料机异常状态的检测研究十分必要[1]。由于斗轮堆取料机的工作环境通常是灰尘量较大的煤场，因此很容易出现积灰过多导致元器件出现短路的情况。除此之外，由于斗轮堆取料机的工作周期较长，机器长时间处于振动状态容易出现端子松动的情况，松动程度过大会引发电线短路，甚至会烧毁核心部件，导致设备停止运行，对斗轮堆取料机的运行效率与使用寿命产生不利的影响[2]。因此需要对斗轮堆取料机设备进行定期的维护，从而减小出现故障的风险。传统的斗轮堆取料机设备维护方法主要包括主电源维护、电器柜内部维护、外部电机维护以及外部传感器维护。通过对设备进行定期检查，判定设备是否处于正常工作状态，以此保障整个电厂的稳定运行。该维护手段具有一定的可行性，但存在较多弊端，例如人力成本过高、排查时间过长、安全隐患较大、较为依赖操作人员的个人技术与经验等。随着发电产业的不断发展，斗轮堆取料机的数量和规模也在不断扩大，传统的故障维护手段已经难以满足斗轮堆取料机的检测需求，因此需要开发智能化的检测方法，旨在提高检测精度和效率，缩短检测时间，对异常状态进行迅速识别，实现对斗轮堆取料机的高效检测。果蝇算法由于具备搜索效率高、操作简便等优势，被广泛应用在各种工程领域当中。因此可以将果蝇算法进行针对性优化，将其与斗轮堆取料机检测技术结合，为提高检测效率与精度提供帮...
