【摘要】：針對(duì)煤礦帶式輸送機(jī)故障種類繁多且各征兆存在交叉,嚴(yán)重影響故障診斷的時(shí)效性和可靠性的問題,提出了一種煤礦帶式輸送機(jī)故障診斷方法。該方法采用粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的故障診斷技術(shù),通過粗糙集屬性約簡算法優(yōu)化輸入的故障征兆集,得到最優(yōu)約簡集;將約簡后的最小條件屬性集輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行合理訓(xùn)練,經(jīng)過不斷學(xué)習(xí)優(yōu)化,最終得到診斷決策規(guī)則;將約簡的相應(yīng)測試征兆屬性樣本輸入訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷,判別出相應(yīng)故障。仿真結(jié)果表明,該方法能夠充分刪除冗余信息,加快網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度,提高帶式輸送機(jī)故障診斷精度。
【作者單位】： 山西中煤華晉能源有限責(zé)任公司王家?guī)X礦;中國礦業(yè)大學(xué)信息與控制工程學(xué)院;華洋通信科技股份有限公司;
【基金】：國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃資助項(xiàng)目(2016YFC0801808)
【分類號(hào)】：TD528.1

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7 王碧s，

本文編號(hào)：2534261