基于广义回归神经网络的采煤机故障诊断的研究

• 作者: 刘士阁 尹丽娜 张会 梁鸿雁 樊后世 汪琦 赵世来
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 采煤机 GRNN神经网络 故障诊断
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 故障·诊断
• 页码范围: 244-245
• 分类号: TD421.6|TP183
• 字数: 1754字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0794.2011.05.110

摘要

针对采煤机故障征兆和故障的非线性对应关系,采用广义回归神经网络作为故障诊断的智能分类器.输入层为采煤机的故障特征参数,中间层为径向基神经元,感知待诊断故障向量与训练样本的相似度,输出层为故障模式分类.分析了广义回归神经网络的优越性和结构特征,建立了不同光滑因子和训练样本数目的采煤机故障诊断模型,并在MATLAB进行了仿真.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘士阁		5	22	2.0	4.0
2	尹丽娜		11	36	4.0	5.0
3	梁鸿雁		7	28	4.0	5.0
4	汪琦		4	23	4.0	4.0
5	赵世来		13	96	5.0	9.0
6	樊后世		4	15	2.0	3.0
7	张会		3	13	2.0	3.0