| 基于改进型ANFIS的矿用空压机故障诊断系统 |
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| 引用本文： | 谢 苗 刘治翔 毛 君. 基于改进型ANFIS的矿用空压机故障诊断系统[J]. 电子测量与仪器学报, 2015, 29(4): 500-507 |
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| 作者姓名： | 谢 苗 刘治翔 毛 君 |
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| 作者单位： | 辽宁工程技术大学机械工程学院 阜新 123000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，辽宁省教育厅，辽宁省煤矿液压技术与装备工程研究中心开放基金 |
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| 摘 要： | 考虑到矿用空压机在长期运行过程中容易由多种因素复合共同作用而出现各种故障,且产生故障的原因和故障之间表现出非线性关系难以用数学模型表达等问题,建立基于改进型自适应神经模糊推理系统的故障诊断系统。该系统采用附加动量算法不断修正自适应神经模糊推理系统中的前题参数以避免采用梯度下降算法时易陷入局部极小,训练速度较慢等缺点,提高系统的忽略网络中微小变化的能力。为了验证该故障诊断系统的性能,将其与基于BP神经网络的故障诊断系统相比较。分析与实验结果表明,改进型ANFIS模型的诊断输出与实际情况完全相符,最大误差为13.7%,最小误差为0.17%,其诊断准确度达到95.85%,在训练速度、误差精度以及收敛性等方面,其性能优于BP神经网络。
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| 关 键 词： | 矿用空压机 故障诊断 改进型ANFIS BP算法 神经网络 |
Fault diagnosis system of mine air compressor based on improved ANFIS |
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| Xie Miao,Liu Zhixiang,Mao Jun. Fault diagnosis system of mine air compressor based on improved ANFIS[J]. Journal of Electronic Measurement and Instrument, 2015, 29(4): 500-507 |
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| Authors: | Xie Miao Liu Zhixiang Mao Jun |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | mine air compressor fault diagnosis improved ANFIS BP algorithm neural network |
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