Resumen

En la industria minera del carbón, el estado de funcionamiento de los ventiladores de mina desempeña un papel extremadamente significativo para la operación segura y confiable de diversas producciones industriales. Para garantizar una mejor fiabilidad, seguridad y economía de los ventiladores de mina, con el objetivo de detectar tempranamente y diagnosticar de manera efectiva las fallas mecánicas que podrían prevenir tiempos de inactividad no programados y minimizar los costos de mantenimiento, es imperativo construir algunos modelos matemáticos viables para el diagnóstico de fallas en los ventiladores de mina. En este artículo, planeamos establecer un método de diagnóstico de fallas en ventiladores de mina basado en datos para manejar situaciones en las que los ingenieros están ausentes o son incapaces de llegar a una conclusión a partir de datos de múltiples fuentes. En el proceso de construcción del modelo de diagnóstico de fallas en ventiladores de mina, considerando que los conjuntos ásperos probabilísticos (PRS) podrían reducir los errores provocados por la

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Ventiladores de mina; Diagnóstico de fallas; Modelos matemáticos; Conjuntos aproximados probabilísticos; Conjuntos aproximados de granulación múltiple difusos pitagóricos; Confiabilidad
• Keywords:Mine ventilators; Fault diagnosis; Mathematical models; Probabilistic rough sets; Pythagorean fuzzy multigranulation rough sets; Reliability