基于人工智能的气化炉锁斗阀系统可靠性分析

谭观北; 张紫恒; 谭旭红

doi:10.13436/j.mkjx.202604018

煤矿机械 ›› 2026, Vol. 47 ›› Issue (4) : 101 -106. DOI: 10.13436/j.mkjx.202604018

基于人工智能的气化炉锁斗阀系统可靠性分析

谭观北, 张紫恒, 谭旭红

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摘要

针对气化炉锁斗阀系统，提出一种基于反向传播（BP）神经网络的动态贝叶斯网络（DBN）参数优化方法。通过参考隐层节点数量的经验公式将DBN模型转换成BP神经网络结构；利用映射DBN先验分布到BP神经网络输入输出函数，结合前馈计算和误差逆传播机制完成训练过程，达到修正DBN先验信息和提高性能的目的。在此基础上，对优化后的系统DBN模型进行双向推理，以完成系统的动态可靠性分析。结果表明：正向推理可以得到系统在优化前后可靠性随时间的变化趋势，反向推理可以找到系统优化前后的潜在薄弱点。