基于神经网络的提升机减速器工况预测研究

• 作者: 蒲新征
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 提升机减速器 工况预测 神经网络 BP RBF
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 所属期刊栏目: 试验·研究
• 页码范围: 60-62
• 页数: 3页
• 分类号: TD534
• 字数: 2002字
• 语种: 中文

摘要

针对传统监测方法无法实现提升机减速器工况预测的缺点,利用Matlab神经网络工具箱建立了提升机减速器工况参数的预测模型.对比模型预测值和实际测量值表明:BF和RBF神经网络模型预测结果和实际值的误差均小于10％,证明了神经网络模型用于减速器工况预测的可行性.对比BP和RBF神经网络预测结果,表明RBF神经网络模型训练时间短,预测精度高,更加适用于井下提升机减速器工况参数预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒲新征	江苏建筑职业技术学院机电学院	10	29	4.0	5.0