模糊神经网络在破碎机故障诊断系统中的应用

• 作者: 张德政 黄政淳
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 破碎机 故障诊断 模糊处理 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（7）
• 所属期刊栏目: 故障诊断
• 页码范围: 207-208,206
• 页数: 3页
• 分类号: TP389.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2006.07.073

摘要

破碎机是采矿行业中应用十分广泛的设备.随着自动化程度的提高和设备的结构与性能的复杂化,设备管理与维护用在矿山生产中占有举足轻重的地位.本文针对破碎机故障征兆参数的变化趋势与程度,利用模糊数学知识和相关理论,采用不同的变化等级和阈值,建立破碎机典型故障现象与故障征兆列表.同时利用基于MATLAB环境下的BP模糊神经网络,实现了对破碎机故障的模糊诊断.通过仿真和试验结果表明,这种方法可有效地进行破碎机故障样本模式的模糊量化处理,极大地改善了神经网络训练的收敛性,有利于破碎机的故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张德政	北京科技大学信息工程学院	61	687	14.0	23.0
2	黄政淳	北京科技大学信息工程学院	1	11	1.0	1.0