基于改进粒子群优化算法的提升机制动系统故障诊断

• 作者: 姚磊 王福忠 苗纪青
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 提升机制动系统 故障诊断 RBF 遗传算法 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 理论与实践
• 页码范围: 146-150
• 页数: 5页
• 分类号: TD534
• 字数: 4011字
• 语种: 中文

摘要

矿井提升机制动系统运行的可靠性直接关系到井下工作人员的安全,为了提高其故障诊断的准确度,提出了一种改进粒子群算法优化RBF神经网络的诊断方法,建立了以提升机制动系统的故障特征参数为输入,并以制动系统的几种主要故障类型为输出的故障诊断模型.鉴于遗传算法具有较强全局收敛性,将遗传算法中的交叉、变异的思想引入到粒子群算法中,并用其优化RBF神经网络的隐含层参数.仿真结果表明,改进后的粒子群诊断算法改善了提升机制动系统故障诊断的速度和精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王福忠	河南理工大学电气工程与自动化学院	145	738	11.0	18.0
2	姚磊	河南理工大学电气工程与自动化学院	1	4	1.0	1.0