本文關(guān)鍵詞： 礦用通風(fēng)機 故障診斷 動態(tài)適應(yīng)布谷鳥搜索算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《工礦自動化》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對礦用通風(fēng)機故障與征兆對應(yīng)關(guān)系復(fù)雜的特點,提出一種用動態(tài)適應(yīng)布谷鳥搜索算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并進行故障診斷的方法。利用動態(tài)適應(yīng)布谷鳥搜索算法的全局搜索能力,求解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)初始參數(shù);然后對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,得到最終的故障診斷模型。實例分析結(jié)果表明,該方法能有效地進行礦用通風(fēng)機故障診斷,且具有收斂速度快、精度高的特點,對測試樣本的診斷準確率達到了92.5%。
[Abstract]:Aiming at the complex relationship between fault and symptom of mine ventilator. A method of optimizing BP neural network and fault diagnosis using dynamic adaptive cuckoo search algorithm is proposed. The global search ability of dynamic adaptive cuckoo search algorithm is used to solve the optimal initial parameters of neural network. Then the BP neural network is trained and the final fault diagnosis model is obtained. The example analysis shows that the method can effectively diagnose mine ventilator fault and has fast convergence speed. With high accuracy, the diagnostic accuracy of test samples has reached 92.5%.
【作者單位】： 山東科技大學(xué)電氣與自動化工程學(xué)院;國網(wǎng)山東省電力公司檢修公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61304080)
【分類號】：TP183;TD441
【正文快照】： 0引言礦用通風(fēng)機是保障礦井作業(yè)安全進行的關(guān)鍵設(shè)備,全國的瓦斯爆炸事故中,70%~80%都是由通風(fēng)系統(tǒng)故障導(dǎo)致,因此,對礦用通風(fēng)機進行故障診斷具有重要意義[1-2]。由于系統(tǒng)的復(fù)雜性和非線性,故障特征與故障類別并非一一對應(yīng),而且各類故障之間也存在著復(fù)雜的耦合關(guān)系[3]。目前研究

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 ;安裝和運轉(zhuǎn)ВЦД31.5M2礦用通風(fēng)機[J];煤礦安全;2011年05期

2 李金華;;國內(nèi)礦用通風(fēng)機的現(xiàn)狀與發(fā)展[J];煤礦機械;2013年05期

3 姜麗華;礦用通風(fēng)機技術(shù)改造方案的選擇[J];礦山機械;2004年03期

4 曹建國,王國超,羅輯,鄧國紅;礦用通風(fēng)機高強度葉片的研制[J];礦山機械;2004年08期

5 任保明,劉桂仁,陳建峰;礦用通風(fēng)機出口擴散器的合理配置[J];風(fēng)機技術(shù);2005年01期

6 張廣勛;;礦用通風(fēng)機節(jié)能技術(shù)分析與探討[J];礦山機械;2006年06期

7 何榮經(jīng);葉偉華;;礦用通風(fēng)機噪聲研究控制及評價[J];風(fēng)機技術(shù);2007年05期

8 何瑜;何榮經(jīng);何小鳳;;礦用通風(fēng)機節(jié)能降噪若干問題思考及應(yīng)用[J];風(fēng)機技術(shù);2008年03期

9 華耀南;巨廣剛;;礦用通風(fēng)機的現(xiàn)狀及評價[J];風(fēng)機技術(shù);2008年04期

10 李曼;李勇;;基于全息譜的礦用通風(fēng)機故障診斷虛擬儀器[J];煤炭科學(xué)技術(shù);2010年03期

相關(guān)重要報紙文章 前2條

1 記者 李宏學(xué)　楊紅義;“安運風(fēng)機”牽手央企打造中國礦用風(fēng)機新航母[N];運城日報;2010年

2 本報記者 謝春陽;“平安”之路 越走越寬[N];中國煤炭報;2008年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前7條

1 苗瓊;礦用通風(fēng)機在線監(jiān)測系統(tǒng)的研究[D];西安科技大學(xué);2010年

2 朱全;基于網(wǎng)絡(luò)的礦用通風(fēng)機故障預(yù)警及性能測定系統(tǒng)的開發(fā)[D];北京工業(yè)大學(xué);2008年

3 袁煒;基于改進二代小波的礦用通風(fēng)機故障診斷的研究[D];安徽理工大學(xué);2013年

4 于棟;礦用通風(fēng)機檢測及數(shù)據(jù)處理技術(shù)的研究[D];河南理工大學(xué);2009年

5 羅侃;基于仿真分析的礦用通風(fēng)機故障診斷方法研究[D];北京工業(yè)大學(xué);2014年

6 宋海強;基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的礦用通風(fēng)機監(jiān)測及診斷系統(tǒng)開發(fā)[D];北京工業(yè)大學(xué);2012年

7 王偉濤;基于LABVIEW的礦用通風(fēng)機測試系統(tǒng)特性的研究[D];西安科技大學(xué);2008年

，

本文編號：1452921