基于BP神经网络的甘蔗收获机切割器振动性能研究

• 作者: 何永玲 何维 李尚平 王跃飞 钟家勤
• 来源期刊: 农机化研究
• 学科: 农学
• 关键词: 甘蔗收获机 切割器 螺旋 振动 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 193-198,213
• 页数: 7页
• 分类号: S225.5+3
• 字数: 3754字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-188X.2019.03.034

摘要

针对小型甘蔗收获机切割器不平衡对切割器轴向振动的影响,为实现切割器振动的有效预测以及自动控制信号的获取,通过正交试验并利用BP神经网络技术与回归分析构建出了切割器螺旋以及刀盘振动的BP神经网络模型和回归模型.分析结果表明:基于BP神经网络建立模型的切割器螺旋与刀盘的振动正确拟合率达到了88.89％,且相对误差基本上在5％以内,而回归模型的切割压力正确拟合率只有38.89％.因此,基于BP神经网络建立的模型具有较高的精度,通过此BP神经网络模型,有效地解决了复杂信息特征的提取问题,减少了试验研究的次数与成本,为进一步的切割器刀盘以及螺旋振动的自动控制系统的研发奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李尚平	广西民族大学化学化工学院	52	128	5.0	8.0