基于改进粒子群神经网络的提升机故障诊断
刘景艳
河南理工大学电气工程与自动化学院,河南焦作,454000
摘要：针对BP神经网络对提升机制动系统进行故障诊断存在着收敛速度慢和可靠性差等缺点,提出了一种基于粒子群神经网络的故障诊断方法.根据制动系统故障征兆与故障类型之间的非线性和耦合性,建立了提升机制动系统的故障诊断模型;采用改进的粒子群算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,应用于制动系统的故障诊断,缩短了神经网络的训练时间,提高了故障诊断的精度.仿真结果表明该诊断方法具有故障诊断能力强和诊断效率高等特点.
关键词：矿井提升机制动系统故障诊断神经网络改进粒子群算法
分类号：TP183(自动化基础理论)TD534(矿山运输与设备)
资助基金：河南省科技计划项目(094300510015)
论文发表日期：2014-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 313-317 )
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