煤矿旋转机电设备的量子神经网络故障诊断技术
张永强1
马宪民2
徐美惠2
1.西安科技大学电气与控制工程学院,陕西西安 710054;神华宁煤集团矿山机械制造维修分公司,宁夏银川 7500012.西安科技大学电气与控制工程学院,陕西西安,710054
摘要：针对煤矿旋转机电设备故障模式相互干扰的问题,基于量子神经网络理论,提出了一种量子神经网络故障诊断算法.以量子学中的相移门和受控非门为基本计算单元,构造出3层量子神经网络故障诊断模型,采用梯度下降法作为该模型的学习算法,对刮板输送机减速器的多种故障进行识别诊断.初步研究结果表明,所提出的量子神经网络故障诊断技术是可行的,有助于提高煤矿旋转机电设备的故障诊断率.
关键词：煤矿旋转机电设备故障诊断量子神经网络刮板输送机减速器相移门
分类号：TD63(矿山电工)
资助基金：国家自然科学基金(51277149)
论文发表日期：2015-01-01
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）
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