基于粗糙集和BP神经网络的稀土萃取传动装置故障监测及诊断方法

• 作者: 胡振光 陈松岭
• 来源期刊: 矿冶
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 稀土萃取 传动装置 故障诊断
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 设备与自动化
• 页码范围: 63-66
• 页数: 4页
• 分类号: TF355+.4
• 字数: 1664字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-7854.2016.05.015

摘要

在稀土生产萃取工艺生产线中,若萃取搅拌器发生故障停止搅拌,不仅会影响产品质量,而且会使萃取槽内溶液溢出从而严重影响整条生产线.萃取搅拌器是依靠电机通过传动装置带动完成搅拌动作,所以传动装置的正常运行对于稀土萃取工艺至关重要.传动装置发生故障后,当故障信息不完全或不一致,导致故障诊断难以得到正确结论.针对此问题,设计了一种稀土萃取传动装置故障监测装置,提出了一种基于粗糙集和BP神经网络的传动装置故障诊断方法.最后通过算例证明了这种故障诊断方法具有较快的收敛速度,并且诊断位置准确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈松岭	中南大学地球科学与信息物理学院	36	344	11.0	16.0
2	胡振光	中南大学地球科学与信息物理学院	4	6	2.0	2.0