基于改进BP神经网络的采煤机截割部传动系统故障监测与诊断 |
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作者姓名: | 方伟中 |
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作者单位: | 广东工程职业技术学院机电工程学院,广州510520 |
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摘 要: | 为了对采煤机截割部传动系统故障进行监测和诊断,提出一种基于改进BP神经网络的故障诊断方法。首先分析了采煤机截割部传动系统2种故障类型及其振动频率特性,在此基础上构建了基于L-M算法的BP神经网络故障诊断模型。其次,为了更准确地获得故障子类型以及故障严重程度的预测,设计了双层故障分类器。仿真结果表明,在公认数据集上测试,该神经网络模型对故障类型的分类预测准确率达99%,在故障子类型分类预测上也取得较好的效果,特别是对无故障情况的判断准确率达到100%,平均准确率为95%。验证了该方法的优越性。
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关 键 词: | 故障诊断 L-M算法 采煤机 截割部 |
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