本文關鍵詞：基于人工智能的注塑成型不良分析軟件研發(fā)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《低碳智能 持續(xù)創(chuàng)新——煤礦機電一體化新技術2014年學術年會論文集》2014年

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的風機故障診斷算法研究

王一兵  

【摘要】：提出了一種基于三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡的診斷模型,并對反映礦井通風機故障信息的振動信號頻譜進行特征提取,利用這些特征信號來訓練已經(jīng)搭建好的神經(jīng)網(wǎng)絡。最后通過對實測數(shù)據(jù)的分析,驗證了將BP神經(jīng)網(wǎng)絡應用于礦井通風的故障診斷系統(tǒng)中,是一種高效的、準確的方法。

【作者單位】：
【分類號】：TD441
【正文快照】：

0引言 1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理近年來隨著礦井通風機朝著大型化、高度自動 1.1單個神經(jīng)元的數(shù)學模型化的方向發(fā)展,礦井通風機作為煤礦生產(chǎn)中的關鍵 想要搭建BP神經(jīng)網(wǎng)絡的模型,就必須先要了設備,如何保障其運行的可靠性、高效性成為一個熱 解神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元一神經(jīng)元。神經(jīng)

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本文編號：94875