基于神经网络的矿用风机故障诊断方法的研究

• 作者: 吴国新 许宝杰 赵金鑫
• 来源期刊: 电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 矿用风机 故障诊断
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 所属期刊栏目: 技术研发
• 页码范围: 79-80
• 页数: 2页
• 分类号: TD7
• 字数: 1788字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0755.2008.08.026

摘要

介绍了BP网络的基本原理,并基于此网络提出了一种矿用风机故障的诊断方法,避免了人为的主观臆断或错误判断,通过实验验证,本方法的诊断结果准确、可靠,有广泛的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许宝杰	北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室	41	173	8.0	12.0
2	吴国新	北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室	76	337	10.0	15.0
3	赵金鑫	北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室	1	8	1.0	1.0