基于粒子群网络的提升机制动系统故障诊断

发布时间：2017-10-01 16:03

  本文关键词：基于粒子群网络的提升机制动系统故障诊断

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【摘要】：针对BP神经网络在提升机制动系统故障诊断中存在收敛速度慢、诊断精度低和鲁棒性较差等缺点,提出了一种基于粒子群神经网络的故障诊断方法。建立了以提升机制动系统的故障特征参数为输入,以制动系统的主要故障类型为输出的故障诊断模型;采用粒子群算法优化BP神经网络的参数,加快了神经网络的收敛速度。通过对提升机制动系统典型故障的诊断研究表明,该诊断方法改善了提升机制动系统故障诊断的精度和速度。
【作者单位】： 河南理工大学电气工程与自动化学院;
【关键词】： 矿井提升机 故障诊断 神经网络 粒子群算法
【基金】：河南省科技计划项目(094300510015)
【分类号】：TP183;TD633
【正文快照】： 1引言矿井提升机作为矿井自动化生产过程中的主要设备,担负着煤炭、设备、材料和井下工作人员的提升任务,是连接井上和井下的通道。提升机的安全运行,关系到煤矿工作人员的生命安全。而提升机制动系统是提升机的重要组成部分,执行着正常停车和在各种故障下紧急制动安全停车的

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本文编号：954342