Quasi-Newton BP神经网络算法在电梯急停故障诊断中的应用

• 作者: 夏文杰 李屹 李昆 杨建武
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 多传感器数据融合 电梯检测 神经网络算法 小波包特征向量
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 23-25
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

为了判断电梯运行是否故障急停,结合电梯动态智能检测系统的结构和特点,采用基于多传感器数据融合技术的3层BP神经网络方法,并将其应用到电梯动态智能检测系统中;因对不同传感器采集的信号采用不同的处理方法,训练样本包括基于小波包分析的能量特征向量,峭度系数、峰峰值时域特征值;Quasi-Newton BP算法经104步完成对样本训练,精度是2.6x10-4,实现检测系统的智能化急停诊断;结果表明该算法优于弹性BP算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李屹	北京工业大学机械工程与应用电子技术学院	17	101	7.0	9.0
2	杨建武	北京工业大学机械工程与应用电子技术学院	60	595	12.0	21.0
3	夏文杰	北京工业大学机械工程与应用电子技术学院	2	15	2.0	2.0
4	李昆	北京工业大学机械工程与应用电子技术学院	3	15	2.0	3.0