【摘要】：為提高部分斷面掘進機截割部故障診斷的有效性與準(zhǔn)確性,以部分斷面掘進機截割部振動加速度信號為研究對象,從煤礦井下采集了掘進機截割部振動加速度數(shù)據(jù),分析并提取了表征掘進機截割部運行狀態(tài)的特征向量,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為故障診斷方法,利用PSO算法的快速收斂性及全局搜索能力直接對BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值閾值進行優(yōu)化,解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢及易陷入局部極小值的問題。通過對數(shù)據(jù)樣本進行訓(xùn)練與測試,構(gòu)建了能夠診斷截割部是否故障的PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對EBZ-160型掘進機截割部是否發(fā)生故障進行診斷。試驗結(jié)果表明:與快速BP法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))相比,PSO-BP網(wǎng)絡(luò)診斷精度更高,訓(xùn)練步數(shù)更少。該方法能準(zhǔn)確有效地診斷掘進機截割部故障,為掘進機截割部故障診斷研究提供了方法與思路。
[Abstract]:In order to improve the validity and accuracy of fault diagnosis of the cutting part of the partial cross-section roadheader, the vibration acceleration data of the cutting part of the roadheader are collected from the coal mine by taking the vibration acceleration signal of the cutting part of the partial cross-section roadheader as the research object. The characteristic vectors representing the running state of the cutting part of the roadheader are analyzed and extracted. The BP neural network is used as the fault diagnosis method, and the weight threshold of the BP network is directly optimized by using the fast convergence and global searching ability of the PSO algorithm. The problem that BP neural network converges slowly and is easy to fall into local minima is solved. By training and testing the data samples, a PSO-BP neural network is constructed to diagnose the fault of the cutting part of the EBZ-160 roadheader, and to diagnose the fault of the cutting part of the EBZ-160 type roadheader. The experimental results show that compared with the BP neural network (FBP) optimized by the fast BP method, the PSO-BP neural network has higher diagnostic accuracy and less training steps. This method can accurately and effectively diagnose the fault of the cutting part of the roadheader, and provides a method and train of thought for the fault diagnosis of the cutting part of the roadheader.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)(北京)機電與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)資助項目(2014CB046306)
【分類號】：TD421.5;TP183

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4 田R，

本文編號：2394940