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Weibull分布中BP参数优化的刮板输送机可靠性寿命预测分析

发布时间:2018-05-12 09:13

  本文选题:Weibull分布 + 刮板输送机 ; 参考:《煤炭工程》2017年01期


【摘要】:刮板输送机作为采煤工作面一种主要的机电设备,其可靠性运行对安全生产有重要的意义。传统的Weibull分布模型在刮板输送机可靠性寿命分析中,应用一般的线性方法估计可靠性寿命参数,由于故障数据的非线性特征,预测结果误差较大。针对此问题提出了采用非线性神经网络BP算法来优化模型参数,进行可靠性寿命预测。研究结果表明,应用BP算法优化后的参数得到的可靠性寿命与实际给定的设备寿命指标误差较小,提高了刮板输送机可靠性寿命预测的准确性。
[Abstract]:Scraper conveyer is one of the main mechanical and electrical equipment in coal mining face, and its reliability operation is of great significance to safe production. The conventional Weibull distribution model is used to estimate the reliability life parameters of scraper conveyors by using the general linear method. Because of the nonlinear characteristics of the fault data, the error of the prediction results is large. To solve this problem, a nonlinear neural network BP algorithm is proposed to optimize the model parameters and predict the reliability life. The results show that the reliability life of scraper conveyer is improved by using the optimized parameters of BP algorithm, and the error between the reliability life obtained by the optimized parameters and the equipment life index given in practice is relatively small.
【作者单位】: 西安科技大学电控学院;神华宁煤集团矿山机械制造维修分公司;
【基金】:国际自然科学基金项目(51277149) 陕西省教育厅项目(14JK1472)
【分类号】:TD528.3

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本文编号:1878017

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