基于粗糙集-RBF神经网络的采煤机液压泵故障诊断

• 作者: 刘志奇 刘敏 孔屹刚 魏聪梅
• 来源期刊: 煤矿机械
• 学科: 工学
• 关键词: 采煤机 液压泵 粗糙集 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 故障·诊断
• 页码范围: 172-174
• 页数: 3页
• 分类号: TD421.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13436/j.mkjx.202006057

摘要

针对采煤机液压泵故障征兆多、故障诊断模糊性强的特点,提出了一种基于粗糙集-径向基函数(RBF)神经网络的故障诊断方法,对液压泵内泄漏故障进行诊断.运用粗糙集理论对液压泵原始故障数据集进行属性约简,去除输入冗余信息,得到最小条件属性集.根据最小条件属性集确定RBF神经网络初始拓扑结构,通过网络训练建立故障征兆和故障类别的映射关系,使用Python编程语言实现了故障诊断.试验对比表明,该方法网络结构更加简单,网络学习效率及诊断准确性更高,在采煤机液压泵中有很好的实际应用效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘志奇		74	325	10.0	15.0
2	魏聪梅		16	22	2.0	4.0
3	孔屹刚		15	113	6.0	10.0
4	刘敏		7	12	3.0	3.0