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基于PSO-BP神经网络的采煤机电动机故障诊断研究
基于PSO-BP神经网络的采煤机电动机故障诊断研究
作者:
叶圣超
姜磊
李飞龙
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
采煤机电动机
PSO-BP神经网络
故障诊断
摘要:
针对因采煤机电动机超长时间运行与矿井极端工作环境而引起的故障问题,结合异步电动机数学模型及其常见故障机理分析,在分析BP算法存在缺陷的基础上,提出一种用于电动机故障诊断的PSO-BP神经网络算法,以实现对采煤机运行状态的实时监测.将PSO算法与BP算法相结合,共同优化神经网络连接权值,用电动机故障训练样本对PSO-BP神经网络进行训练并进行网络测试.结果 表明,与BP神经网络相比,PSO-BP神经网络能更快速、准确诊断电动机的健康状态,及时采用有效措施可降低电动机故障率,从而保障矿井人员作业安全,提高生产效率.
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高炉煤气
受入量预测
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PSO-BP神经网络
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文献信息
篇名
基于PSO-BP神经网络的采煤机电动机故障诊断研究
来源期刊
矿山机械
学科
工学
关键词
采煤机电动机
PSO-BP神经网络
故障诊断
年,卷(期)
2020,(9)
所属期刊栏目
通用
研究方向
页码范围
59-64
页数
6页
分类号
TP277|TD421
字数
语种
中文
DOI
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节点文献
采煤机电动机
PSO-BP神经网络
故障诊断
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
矿山机械
主办单位:
洛阳矿山机械工程设计研究院有限责任公司
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-3954
CN:
41-1138/TD
开本:
大16开
出版地:
河南省洛阳市涧西区重庆路
邮发代号:
36-21
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
14091
总下载数(次)
26
总被引数(次)
36664
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