基于粒子群网络的提升机制动系统故障诊断
来源期刊:控制工程2016年第2期
论文作者:刘景艳 王福忠 李玉东
文章页码:294 - 298
关键词:矿井提升机;故障诊断;神经网络;粒子群算法;
摘 要:针对BP神经网络在提升机制动系统故障诊断中存在收敛速度慢、诊断精度低和鲁棒性较差等缺点,提出了一种基于粒子群神经网络的故障诊断方法。建立了以提升机制动系统的故障特征参数为输入,以制动系统的主要故障类型为输出的故障诊断模型;采用粒子群算法优化BP神经网络的参数,加快了神经网络的收敛速度。通过对提升机制动系统典型故障的诊断研究表明,该诊断方法改善了提升机制动系统故障诊断的精度和速度。
刘景艳,王福忠,李玉东
河南理工大学电气工程与自动化学院
摘 要:针对BP神经网络在提升机制动系统故障诊断中存在收敛速度慢、诊断精度低和鲁棒性较差等缺点,提出了一种基于粒子群神经网络的故障诊断方法。建立了以提升机制动系统的故障特征参数为输入,以制动系统的主要故障类型为输出的故障诊断模型;采用粒子群算法优化BP神经网络的参数,加快了神经网络的收敛速度。通过对提升机制动系统典型故障的诊断研究表明,该诊断方法改善了提升机制动系统故障诊断的精度和速度。
关键词:矿井提升机;故障诊断;神经网络;粒子群算法;